1
00:00:02,000 --> 00:00:07,000
Gedownload van
YTS.BZ

2
00:00:08,000 --> 00:00:13,000
Officiële YIFY-filmsite:
YTS.BZ

3
00:00:15,420 --> 00:00:17,609
Het concept
van machines die kunnen denken

4
00:00:17,610 --> 00:00:21,569
en gedraag je zoals mensen dat doen
bestaat al eeuwen.

5
00:00:21,570 --> 00:00:24,119
Lang vóór smartphones
of zelfs elektriciteit

6
00:00:24,120 --> 00:00:27,359
onze voorouders waren geïnspireerd
door de wereld om hen heen

7
00:00:27,360 --> 00:00:29,939
en de mysteries van het leven zelf.

8
00:00:29,940 --> 00:00:33,003
Wij hebben deze meegemaakt
veranderingen vóór als de mensheid.

9
00:00:34,080 --> 00:00:36,089
Ga je bang zijn,

10
00:00:36,090 --> 00:00:38,669
Of ga jij de kansen zien?

11
00:00:38,670 --> 00:00:41,249
Hoe meer mensen toegang hebben tot AI,

12
00:00:41,250 --> 00:00:45,599
hoe beter het zal zijn
voor toekomstige generaties.

13
00:00:45,600 --> 00:00:48,119
We zouden AI moeten behandelen

14
00:00:48,120 --> 00:00:50,879
zoals we dat doen met een geliefd klein kind,

15
00:00:50,880 --> 00:00:55,880
of je wilt het leren hoe
Wees een goede wereldburger.

16
00:00:57,000 --> 00:01:00,239
Van oud
mythen tot moderne wonderen,

17
00:01:00,240 --> 00:01:03,329
we duiken in de verhalen
van de pioniers die durfden

18
00:01:03,330 --> 00:01:06,059
dromen van denkmachines

19
00:01:06,060 --> 00:01:07,949
en de technologische vooruitgang

20
00:01:07,950 --> 00:01:11,387
die ons dichterbij hebben gebracht
waardoor die droom werkelijkheid wordt.

21
00:01:11,388 --> 00:01:13,409
Alle technologie

22
00:01:13,410 --> 00:01:15,213
heeft geen eigen geweten.

23
00:01:16,410 --> 00:01:19,713
Of het zal worden
een kracht ten goede of ten kwade,

24
00:01:20,820 --> 00:01:22,229
hangt af van de mens.

25
00:01:22,230 --> 00:01:24,119
Het verhaal
van AI is een testament

26
00:01:24,120 --> 00:01:27,423
menselijke nieuwsgierigheid, creativiteit,

27
00:01:29,190 --> 00:01:31,190
en het meedogenloze streven naar kennis.

28
00:01:40,230 --> 00:01:41,253
Wat is AI?

29
00:01:42,570 --> 00:01:45,843
Kunstmatige intelligentie of AI
geeft computers een brein.

30
00:01:46,770 --> 00:01:48,809
Het woordenboek definieert het als de theorie

31
00:01:48,810 --> 00:01:52,619
en ontwikkeling van computers
systemen die taken kunnen uitvoeren

32
00:01:52,620 --> 00:01:55,289
waarvoor normaal gesproken menselijke intelligentie nodig is.

33
00:01:55,290 --> 00:01:57,929
Tegenwoordig denk je aan AI als ChatGPT,

34
00:01:57,930 --> 00:01:59,489
maar wat het werkelijk is,

35
00:01:59,490 --> 00:02:01,469
is een redeneer- en planningssysteem

36
00:02:01,470 --> 00:02:03,029
die we nog nooit eerder hebben gezien.

37
00:02:03,030 --> 00:02:05,969
Als het om AI gaat, daar
zijn overal kansen.

38
00:02:05,970 --> 00:02:08,549
Weet je, we zijn nogal
in het wilde, wilde westen,

39
00:02:08,550 --> 00:02:11,339
en dat zou kunnen
mogelijkheden om financiering te verkrijgen

40
00:02:11,340 --> 00:02:14,849
met een goed idee en een
overtuigend proof-of-concept.

41
00:02:14,850 --> 00:02:16,739
Er zijn eigenlijk twee soorten

42
00:02:16,740 --> 00:02:20,249
van AI die vandaag de dag in de wereld wordt gebruikt.

43
00:02:20,250 --> 00:02:23,399
Een daarvan is de grotere, meer algemene AI

44
00:02:23,400 --> 00:02:25,439
die wij kennen als Google Translate.

45
00:02:25,440 --> 00:02:28,079
En ChatGPT aan de andere kant,

46
00:02:28,080 --> 00:02:31,019
er is wat we automatisering AI noemen die is gebouwd

47
00:02:31,020 --> 00:02:32,839
met wat wij gouden data noemen,

48
00:02:32,840 --> 00:02:36,419
of gegevens die daarvan zijn afgeleid
specifiek voor dat gebruiksscenario

49
00:02:36,420 --> 00:02:39,359
en het neemt de pijn weg
punten voor werkstromen.

50
00:02:39,360 --> 00:02:42,359
Meestal in bedrijven of
in de dagelijkse routines van mensen.

51
00:02:42,360 --> 00:02:46,139
Je kunt alles kiezen
en bouw er een idee uit.

52
00:02:46,140 --> 00:02:47,369
Iemand heeft een bedrijf opgericht

53
00:02:47,370 --> 00:02:52,370
dat is het gebruik van AI om honkbalkaarten te beoordelen.

54
00:02:52,440 --> 00:02:54,719
Dus in plaats van te hebben
een deskundige moet kijken

55
00:02:54,720 --> 00:02:57,689
en zeg dat dit mint is of
bijna nieuwstaat of zeer goed,

56
00:02:57,690 --> 00:03:00,809
je zou gewoon foto's kunnen maken van 20 kaarten

57
00:03:00,810 --> 00:03:02,939
en het zal je geven
beoordelingen voor allemaal.

58
00:03:02,940 --> 00:03:05,369
AI is ingesteld op
de wereld veranderen zoals wij die kennen.

59
00:03:05,370 --> 00:03:07,559
De komst van deze nieuwe intelligentie

60
00:03:07,560 --> 00:03:10,379
zal diepgaand veranderen
ons land en de wereld

61
00:03:10,380 --> 00:03:12,779
op manieren die we niet volledig kunnen begrijpen.

62
00:03:12,780 --> 00:03:13,799
En niemand van ons,

63
00:03:13,800 --> 00:03:16,769
inclusief mijzelf, en
Eerlijk gezegd, iedereen in deze kamer,

64
00:03:16,770 --> 00:03:18,820
is voorbereid op de gevolgen hiervan.

65
00:03:19,860 --> 00:03:22,137
Dus wat
zijn de oorsprong van AI?

66
00:03:25,110 --> 00:03:27,509
De oude Grieken vertelden het
verhalen over Hephaestus,

67
00:03:27,510 --> 00:03:30,779
de smid van de goden die
creëerde mechanische bedienden

68
00:03:30,780 --> 00:03:33,899
en zelfs een bronzen automaat genaamd Talos

69
00:03:33,900 --> 00:03:35,879
om het eiland Kreta te bewaken.

70
00:03:35,880 --> 00:03:37,979
Deze mythen waren niet alleen fantasieën,

71
00:03:37,980 --> 00:03:39,839
ze weerspiegelden een diepe fascinatie

72
00:03:39,840 --> 00:03:42,659
met het potentieel van kunstmatige wezens.

73
00:03:42,660 --> 00:03:46,289
Terwijl de Grieken dat niet hadden
computers of algoritmen,

74
00:03:46,290 --> 00:03:48,209
zij legden de basis voor AI

75
00:03:48,210 --> 00:03:51,899
door de relatie te onderzoeken
tussen mens en machine.

76
00:03:51,900 --> 00:03:54,479
Ze worstelden met vragen
over bewustzijn,

77
00:03:54,480 --> 00:03:57,569
creativiteit, en de zeer
aard van intelligentie.

78
00:03:57,570 --> 00:04:00,539
Vragen die nog steeds
resoneer vandaag met ons,

79
00:04:00,540 --> 00:04:03,569
Ik vraag me af of dat zo is
automaten kunnen leven bezitten.

80
00:04:03,570 --> 00:04:06,329
Maar hoe definieer je het leven dan?

81
00:04:06,330 --> 00:04:08,729
Misschien is het het vermogen om te redeneren.

82
00:04:08,730 --> 00:04:10,349
Snel vooruit
tot de Middeleeuwen

83
00:04:10,350 --> 00:04:13,599
waar ingenieuze uitvinders
vervaardigde ingewikkelde klokken,

84
00:04:13,600 --> 00:04:15,269
wateraangedreven automaten,

85
00:04:15,270 --> 00:04:17,879
en zelfs programmeerbare muziekinstrumenten.

86
00:04:17,880 --> 00:04:21,299
Vaak zijn dit mechanische wonderen
tentoongesteld in koninklijke hoven

87
00:04:21,300 --> 00:04:24,179
en stadspleinen gefascineerd
de publieke verbeelding

88
00:04:24,180 --> 00:04:27,359
en verlegde de grenzen
van wat mogelijk leek.

89
00:04:27,360 --> 00:04:30,226
Eén bijzonder fascinerend
figuur was Al-Jazari,

90
00:04:30,227 --> 00:04:32,939
een Arabische uitvinder uit de 12e eeuw die ontwierp

91
00:04:32,940 --> 00:04:35,549
en bouwde een breed scala aan automaten,

92
00:04:35,550 --> 00:04:38,099
inclusief een programmeerbaar
muziekinstrument

93
00:04:38,100 --> 00:04:41,909
dat kan worden beschouwd als een
vroege voorouder van de computer.

94
00:04:41,910 --> 00:04:45,299
Deze uitvindingen gedemonstreerd
de groeiende verfijning

95
00:04:45,300 --> 00:04:46,923
van werktuigbouwkunde,

96
00:04:47,880 --> 00:04:50,009
en hintte op het potentieel voor machines

97
00:04:50,010 --> 00:04:53,669
om steeds complexere taken uit te voeren.

98
00:04:53,670 --> 00:04:56,699
De 19e eeuw zag een
toenemende belangstelling voor logica,

99
00:04:56,700 --> 00:04:59,699
en wiskunde leggen de
basis voor de ontwikkeling

100
00:04:59,700 --> 00:05:01,289
van de informatica.

101
00:05:01,290 --> 00:05:04,259
Denkers als George
Boole en Ada Lovelace

102
00:05:04,260 --> 00:05:06,239
baanbrekende bijdragen geleverd

103
00:05:06,240 --> 00:05:08,399
tot de formalisering van de logica

104
00:05:08,400 --> 00:05:10,889
en de ontwikkeling van algoritmen,

105
00:05:10,890 --> 00:05:13,859
de weg vrijmaken voor het digitale tijdperk.

106
00:05:13,860 --> 00:05:17,609
Lovelace, vaak geprezen als de
eerste computerprogrammeur,

107
00:05:17,610 --> 00:05:18,989
herkende het potentieel

108
00:05:18,990 --> 00:05:22,319
van de analytische motor van Charles Babbage,

109
00:05:22,320 --> 00:05:25,109
een mechanische computer voor algemeen gebruik

110
00:05:25,110 --> 00:05:27,929
verder gaan dan alleen maar rekenen
en symbolen manipuleren

111
00:05:27,930 --> 00:05:30,479
volgens regels
wijzend op de mogelijkheid

112
00:05:30,480 --> 00:05:32,669
van kunstmatige intelligentie.

113
00:05:32,670 --> 00:05:35,489
Halverwege de jaren veertig

114
00:05:35,490 --> 00:05:38,579
twee onderzoekers van de
Universiteit van Chicago kwam ter sprake

115
00:05:38,580 --> 00:05:42,029
met het idee om het te proberen
om de hersenen na te bootsen,

116
00:05:42,030 --> 00:05:44,489
de neuronen en onderlinge verbindingen,

117
00:05:44,490 --> 00:05:47,309
en ze noemden de neurale netwerken.

118
00:05:47,310 --> 00:05:51,569
Dit idee was er
echt geen rekenkracht

119
00:05:51,570 --> 00:05:54,449
om iets belangrijks uit te voeren,

120
00:05:54,450 --> 00:05:57,419
maar dit is het idee dat door de jaren heen

121
00:05:57,420 --> 00:06:00,513
is de basis geworden van wat AI vandaag de dag is.

122
00:06:01,440 --> 00:06:03,509
Het midden van de 20e
eeuw was getuige van de geboorte

123
00:06:03,510 --> 00:06:04,893
van het computertijdperk,

124
00:06:05,790 --> 00:06:08,669
een revolutie ontketend door
het werk van visionairs

125
00:06:08,670 --> 00:06:10,049
zoals Alan Turing.

126
00:06:10,050 --> 00:06:12,516
De Britse wiskundige
stelde een simpele vraag,

127
00:06:12,517 --> 00:06:14,279
"Kunnen machines denken?"

128
00:06:14,280 --> 00:06:17,699
Dit tijdperk markeerde een belangrijke
verschuiving in de menselijke geschiedenis

129
00:06:17,700 --> 00:06:21,149
als het potentieel van machines
om complexe berekeningen uit te voeren

130
00:06:21,150 --> 00:06:24,269
en taken begonnen te worden gerealiseerd.

131
00:06:24,270 --> 00:06:26,189
De basis die in deze periode is gelegd

132
00:06:26,190 --> 00:06:29,489
zou blijven beïnvloeden
talloze aspecten van het moderne leven,

133
00:06:29,490 --> 00:06:33,269
van de manier waarop we communiceren
voor de manier waarop we problemen oplossen.

134
00:06:33,270 --> 00:06:36,149
Turing, een briljant
wiskundige en codebreker,

135
00:06:36,150 --> 00:06:38,819
een cruciale rol gespeeld
het kraken van de enigmacode

136
00:06:38,820 --> 00:06:40,409
tijdens de Tweede Wereldoorlog.

137
00:06:40,410 --> 00:06:42,689
Het is de beste
versleutelingsapparaat in de geschiedenis.

138
00:06:42,690 --> 00:06:45,882
De Duitsers gebruiken het voor
alle belangrijke communicatie.

139
00:06:49,230 --> 00:06:51,659
Zijn werk was
cruciaal voor de geallieerde overwinning,

140
00:06:51,660 --> 00:06:54,873
talloze levens redden
en het verkorten van de oorlog.

141
00:06:55,800 --> 00:06:59,429
Hij legde de theorie vast
fundamenten voor moderne computers,

142
00:06:59,430 --> 00:07:02,069
machines voorstellen die
elke taak zou kunnen uitvoeren

143
00:07:02,070 --> 00:07:03,633
de juiste instructies gegeven.

144
00:07:05,100 --> 00:07:06,719
Zijn ideeën waren revolutionair,

145
00:07:06,720 --> 00:07:08,879
voorstellen dat een machine
geprogrammeerd kon worden

146
00:07:08,880 --> 00:07:11,579
om eender welke berekening uit te voeren
dat een mens dat zou kunnen

147
00:07:11,580 --> 00:07:13,443
voldoende tijd en middelen gegeven.

148
00:07:15,330 --> 00:07:18,449
Bovendien vraagt zijn beroemde Turing-test

149
00:07:18,450 --> 00:07:22,169
als een machine kan nabootsen
menselijk gesprek zo goed

150
00:07:22,170 --> 00:07:26,249
waarvan je niet kunt zeggen of dat zo is
een persoon of een computer.

151
00:07:26,250 --> 00:07:29,099
De Turing-testuitdagingen
ons om na te denken over wat het betekent

152
00:07:29,100 --> 00:07:31,259
voor een machine om na te denken.

153
00:07:31,260 --> 00:07:33,749
Turings visie op
intelligente machines gaat door

154
00:07:33,750 --> 00:07:36,779
om innovatie te stimuleren en
verkenning in het veld,

155
00:07:36,780 --> 00:07:38,969
alles beïnvloeden, van robotica

156
00:07:38,970 --> 00:07:40,953
voor natuurlijke taalverwerking.

157
00:07:46,860 --> 00:07:49,199
Het gebied van kunstmatig
intelligentie zoals wij die kennen

158
00:07:49,200 --> 00:07:51,419
werd officieel geboren in 1956

159
00:07:51,420 --> 00:07:53,339
bij het Dartmouth Summer Research Project

160
00:07:53,340 --> 00:07:55,289
over kunstmatige intelligentie.

161
00:07:55,290 --> 00:07:58,049
Deze historische conferentie
georganiseerd door John McCarthy,

162
00:07:58,050 --> 00:07:59,819
Marvin Minsky, Claude Shannon,

163
00:07:59,820 --> 00:08:02,699
en Nathaniel Rochester bracht
vooraanstaande onderzoekers samen

164
00:08:02,700 --> 00:08:05,493
om het potentieel te verkennen
van denkmachines.

165
00:08:06,360 --> 00:08:08,129
Ondanks het aanvankelijke enthousiasme,

166
00:08:08,130 --> 00:08:10,169
de weg naar kunstmatige intelligentie bleek

167
00:08:10,170 --> 00:08:12,269
rotsachtiger zijn dan verwacht.

168
00:08:12,270 --> 00:08:16,649
Eind jaren zestig en zeventig zagen we dat
een periode van desillusie

169
00:08:16,650 --> 00:08:19,199
en verminderde financiering voor AI-onderzoek

170
00:08:19,200 --> 00:08:22,053
vaak de AI-winter genoemd.

171
00:08:22,980 --> 00:08:25,799
Er werd aanzienlijk bezuinigd op de financiering.

172
00:08:25,800 --> 00:08:29,009
En wat heeft daar toe geleid,

173
00:08:29,010 --> 00:08:32,729
Ik denk dat een groot deel ervan een hype was.

174
00:08:32,730 --> 00:08:34,079
Weet je, er was een hoop hype

175
00:08:34,080 --> 00:08:38,069
van het verkopen van kunstmatige
intelligentie, redenering,

176
00:08:38,070 --> 00:08:40,859
contextueel bewustzijn, enzovoort, enzovoort,

177
00:08:40,860 --> 00:08:43,109
en de gereedschappen die destijds werden gebouwd

178
00:08:43,110 --> 00:08:46,950
waren nergens in de buurt van de
vermogen om dat te bereiken.

179
00:08:47,994 --> 00:08:50,489
De jaren tachtig en negentig waren daar getuige van

180
00:08:50,490 --> 00:08:52,109
een heropleving van AI,

181
00:08:52,110 --> 00:08:54,719
gedeeltelijk gedreven door de
opkomst van machinaal leren.

182
00:08:54,720 --> 00:08:56,999
Dit geïnspireerd door het vermogen van de hersenen

183
00:08:57,000 --> 00:09:00,389
om van ervaringen te leren
betrokken trainingsalgoritmen

184
00:09:00,390 --> 00:09:02,189
op grote hoeveelheden gegevens,

185
00:09:02,190 --> 00:09:05,849
waardoor ze kunnen verbeteren
hun prestaties in de loop van de tijd.

186
00:09:05,850 --> 00:09:07,679
De beschikbaarheid van grotere datasets

187
00:09:07,680 --> 00:09:10,623
en krachtigere computers
aanzienlijke vooruitgang mogelijk gemaakt.

188
00:09:13,350 --> 00:09:17,189
Eind jaren negentig kenden we wat we noemden AI

189
00:09:17,190 --> 00:09:19,619
waren eigenlijk de beslisbomen

190
00:09:19,620 --> 00:09:22,589
die werden gebruikt om videogames te besturen.

191
00:09:22,590 --> 00:09:25,743
Het eerste videospel dat wij
deed heette Soul Edge.

192
00:09:28,290 --> 00:09:31,949
Namco heeft een ninja meegebracht uit Japan.

193
00:09:31,950 --> 00:09:35,699
We moeten geen bewegingen maken
met behulp van bewegingsregistratie.

194
00:09:35,700 --> 00:09:38,399
De hoofdspeler zou
beweeg hun controller,

195
00:09:38,400 --> 00:09:42,449
en dan het AI-systeem
in het spel zou beslissen

196
00:09:42,450 --> 00:09:45,989
welke animatie op basis daarvan moet worden afgespeeld.

197
00:09:45,990 --> 00:09:50,129
En dan heb je de niet-speler
personages of de NPC's

198
00:09:50,130 --> 00:09:52,949
en die zouden ook beslissingen nemen

199
00:09:52,950 --> 00:09:54,963
gebaseerd op wat beslisbomen zijn.

200
00:09:55,980 --> 00:09:56,813
Jij wint.

201
00:09:58,020 --> 00:10:00,479
Machinaal leren
begon beter te presteren dan mensen

202
00:10:00,480 --> 00:10:02,729
bij specifieke taken.

203
00:10:02,730 --> 00:10:05,189
Eind jaren negentig,
AI behaalde een grote overwinning.

204
00:10:05,190 --> 00:10:06,659
IBM's Deep Blue verslagen

205
00:10:06,660 --> 00:10:08,793
wereldkampioen schaken Garry Kasparov,

206
00:10:09,990 --> 00:10:11,999
het demonstreren van de
potentieel van deze aanpak

207
00:10:12,000 --> 00:10:14,463
om een revolutie teweeg te brengen in verschillende industrieën.

208
00:10:20,640 --> 00:10:23,429
Opstijgen van
Space Shuttle en landt.

209
00:10:23,430 --> 00:10:24,809
De 20e eeuw was er getuige van

210
00:10:24,810 --> 00:10:27,629
de spannende ruimterace, a
concurrentie tussen naties

211
00:10:27,630 --> 00:10:30,299
om suprematie in de ruimteverkenning te bereiken.

212
00:10:30,300 --> 00:10:33,543
Het was een tijd van haast
vooruitgang en intense rivaliteit.

213
00:10:34,380 --> 00:10:38,189
Vandaag is er een nieuwe race
aan de gang, de AI-ruimterace.

214
00:10:38,190 --> 00:10:39,989
Naties investeren zwaar

215
00:10:39,990 --> 00:10:42,299
op het gebied van AI-onderzoek en -ontwikkeling.

216
00:10:42,300 --> 00:10:45,419
In het hart van deze competitie
is de drive om te ontwikkelen

217
00:10:45,420 --> 00:10:49,079
en het meeste controleren
geavanceerde AI-technologieën,

218
00:10:49,080 --> 00:10:51,363
die beloofde onze wereld te transformeren.

219
00:10:52,710 --> 00:10:56,519
Vanaf de jaren 2010 is
we hadden deze convergentie

220
00:10:56,520 --> 00:11:00,269
van cloudcomputing
steeds goedkoper worden,

221
00:11:00,270 --> 00:11:03,359
en ook de schat aan gegevens

222
00:11:03,360 --> 00:11:06,869
dat daadwerkelijk toegankelijk was voor ontwikkelaars

223
00:11:06,870 --> 00:11:10,199
en AI-technologen van
sociale media, van internet,

224
00:11:10,200 --> 00:11:12,479
al deze dingen komen samen,

225
00:11:12,480 --> 00:11:15,269
toen zagen we dit
volgende niveau van explosie.

226
00:11:15,270 --> 00:11:17,459
Dit volgende ontwikkelingsniveau

227
00:11:17,460 --> 00:11:21,993
Dat heeft ons gebracht tot wat we zijn
we zien nu exponentiële groei.

228
00:11:24,060 --> 00:11:27,629
De grootste impact
ontdekking was echt in 2017

229
00:11:27,630 --> 00:11:30,629
met de release van Transformer-modellen,

230
00:11:30,630 --> 00:11:34,199
wat in wezen toegestaan was
deze neurale modellen

231
00:11:34,200 --> 00:11:38,219
om contextuele lijnen te creëren
tussen de informatie

232
00:11:38,220 --> 00:11:39,779
waar mee getraind wordt.

233
00:11:39,780 --> 00:11:44,609
En ik denk dat die context centraal staat voor AI

234
00:11:44,610 --> 00:11:46,649
om het vermogen tot redeneren te verwerven

235
00:11:46,650 --> 00:11:49,859
en om de juiste beslissingen te nemen.

236
00:11:49,860 --> 00:11:51,899
De inzet is
ongelooflijk hoog als de natie

237
00:11:51,900 --> 00:11:55,139
die leiders op het gebied van AI zullen hebben
een aanzienlijk voordeel

238
00:11:55,140 --> 00:11:56,373
in de mondiale arena.

239
00:11:57,210 --> 00:11:59,523
Wat zou er gebeuren als China ons zou verslaan?

240
00:12:00,420 --> 00:12:01,829
Laten we erover nadenken.

241
00:12:01,830 --> 00:12:05,609
Het pad naar intelligentie
die bovenmenselijke intelligentie,

242
00:12:05,610 --> 00:12:08,429
denk aan de nationale
gevolgen voor de veiligheid

243
00:12:08,430 --> 00:12:09,869
van die competitie.

244
00:12:09,870 --> 00:12:11,369
In januari 2025,

245
00:12:11,370 --> 00:12:15,539
de wereld was getuige van een cruciaal moment
moment in de AI-ruimterace.

246
00:12:15,540 --> 00:12:18,449
De lancering van DeepSeek, een Chinese AI-app

247
00:12:18,450 --> 00:12:20,669
die de wereld snel veroverde.

248
00:12:20,670 --> 00:12:23,699
Deze innovatieve applicatie
de grenzen opnieuw gedefinieerd

249
00:12:23,700 --> 00:12:25,949
van wat AI in het dagelijks leven zou kunnen bereiken.

250
00:12:25,950 --> 00:12:27,479
DeepSeek kwam opdagen.

251
00:12:27,480 --> 00:12:28,589
Niemand had dit verwacht.

252
00:12:28,590 --> 00:12:32,369
Het blijkt nu op één lijn te liggen
met enkele van de topmodellen.

253
00:12:32,370 --> 00:12:35,609
Welkom, China is gearriveerd
in de competitie.

254
00:12:35,610 --> 00:12:38,249
De DeepSeek-beweging is dat wel
gaat de geschiedenis in

255
00:12:38,250 --> 00:12:42,749
als een van reflectie
voor de hele AI-gemeenschap

256
00:12:42,750 --> 00:12:45,689
en iedere stakeholder in het algemeen.

257
00:12:45,690 --> 00:12:50,429
DeepSeek was dus een model
vrijgegeven door een Chinees bedrijf

258
00:12:50,430 --> 00:12:52,349
dat heet dezelfde naam.

259
00:12:52,350 --> 00:12:56,429
Het was een open source
model dat vergelijkbaar was

260
00:12:56,430 --> 00:12:59,853
naar de beste closed source-modellen
die op de planeet bestonden.

261
00:13:07,890 --> 00:13:11,309
De release van DeepSeek bewees dit
dat sommige kleinere bedrijven

262
00:13:11,310 --> 00:13:14,669
kan concurreren met de
grotere Goliath-modellen.

263
00:13:14,670 --> 00:13:16,589
En wat het werkelijk bewees

264
00:13:16,590 --> 00:13:21,299
is dat het mogelijk is om te doen
meer met minder middelen,

265
00:13:21,300 --> 00:13:25,769
en dat de vertraging van het hebben
een topmodel

266
00:13:25,770 --> 00:13:29,609
is echt een veel sneller afschrijvend actief

267
00:13:29,610 --> 00:13:32,339
dan we aanvankelijk dachten

268
00:13:32,340 --> 00:13:33,869
Ontwikkeld door een consortium

269
00:13:33,870 --> 00:13:35,399
van Chinese technologiebedrijven,

270
00:13:35,400 --> 00:13:39,273
DeepSeek toonde de snelle ontwikkeling van China
vooruitgang in de ontwikkeling van AI.

271
00:13:40,140 --> 00:13:43,829
Gebruik maken van een kosteneffectieve
ontwikkelingsmodel bekend als R1,

272
00:13:43,830 --> 00:13:47,339
DeepSeek heeft indrukwekkend bereikt
resultaten met beperkte middelen.

273
00:13:47,340 --> 00:13:50,429
Dat zijn we niet helemaal
zeker van hoe vaak

274
00:13:50,430 --> 00:13:51,629
Misschien hebben ze dit meegemaakt,

275
00:13:51,630 --> 00:13:54,389
hoeveel geld ze eigenlijk hebben
besteed om to the point te komen

276
00:13:54,390 --> 00:13:58,019
waar zij zich bevonden
een model kunnen maken

277
00:13:58,020 --> 00:14:00,659
met de $ 5 miljoen,
wat het ook werd uitgegeven.

278
00:14:00,660 --> 00:14:01,919
De app klom snel

279
00:14:01,920 --> 00:14:04,439
naar de bovenkant van Google Play
en Apple App Store-grafieken,

280
00:14:04,440 --> 00:14:07,259
die de gevestigde Amerikaanse technologiereuzen overtreft.

281
00:14:07,260 --> 00:14:10,979
De snelle stijging was
ronduit opmerkelijk.

282
00:14:10,980 --> 00:14:13,559
Deze stijging van de populariteit veroorzaakte schokgolven

283
00:14:13,560 --> 00:14:15,059
door de technische wereld,

284
00:14:15,060 --> 00:14:18,449
signaleert een verschuiving in
het mondiale AI-landschap.

285
00:14:18,450 --> 00:14:20,579
Analisten en experts begonnen het op te merken

286
00:14:20,580 --> 00:14:22,511
van de veranderende dynamiek.

287
00:14:22,512 --> 00:14:25,199
Het succes van DeepSeek was een wake-up call

288
00:14:25,200 --> 00:14:27,329
voor de VS en andere landen.

289
00:14:27,330 --> 00:14:30,509
Wij benadrukken de hevige concurrentie op het gebied van AI.

290
00:14:30,510 --> 00:14:32,969
Het feit dat dit
model is nu open source,

291
00:14:32,970 --> 00:14:36,569
het feit dat iemand in de
de wereld kan er bovenop bouwen

292
00:14:36,570 --> 00:14:38,669
betekent dat we dat moeten doen
erken gewoon het feit

293
00:14:38,670 --> 00:14:41,849
dat als AI in de
handen van ieder individu,

294
00:14:41,850 --> 00:14:43,949
we moeten aan andere mechanismen denken

295
00:14:43,950 --> 00:14:47,309
om er zeker van te zijn dat het verantwoord is
wordt gebruikt en ingezet.

296
00:14:47,310 --> 00:14:49,709
Ik denk dat het belang van
wat ze hebben kunnen bereiken

297
00:14:49,710 --> 00:14:54,710
staat open source toe
modellen om te blijven concurreren,

298
00:14:54,990 --> 00:14:58,739
en dat zorgt ervoor
dat sommige dingen

299
00:14:58,740 --> 00:15:00,479
waar AI geweldig voor zou moeten zijn

300
00:15:00,480 --> 00:15:02,939
als het gaat om het verbeteren van de mensheid

301
00:15:02,940 --> 00:15:05,433
kan zonder
achter een betaalmuur zitten.

302
00:15:06,480 --> 00:15:08,279
De lancering van
DeepSeek vond plaats middenin

303
00:15:08,280 --> 00:15:12,239
de stijging van de AI-investeringen
en ontwikkeling in de VS.

304
00:15:12,240 --> 00:15:16,049
Samen deze wereld
tijdperk van toonaangevende technologiegiganten

305
00:15:16,050 --> 00:15:19,079
aankondiging van de vorming van Stargate,

306
00:15:19,080 --> 00:15:22,919
een nieuw Amerikaans bedrijf dat
zal 500 miljard dollar investeren

307
00:15:22,920 --> 00:15:25,349
tenminste in de AI-infrastructuur.

308
00:15:25,350 --> 00:15:27,449
Het feit dat het uit China kwam

309
00:15:27,450 --> 00:15:30,779
had veel geopolitiek
ook de gevolgen eromheen.

310
00:15:30,780 --> 00:15:35,219
Als je een model gebruikt
dat ook in China wordt gehost,

311
00:15:35,220 --> 00:15:36,862
hebben ze toegang tot veel van de gegevens?

312
00:15:36,863 --> 00:15:39,659
waar wij ons in voeden
deze modellen onbewust?

313
00:15:39,660 --> 00:15:43,559
China is een concurrent en
anderen zijn concurrenten, wij willen,

314
00:15:43,560 --> 00:15:45,303
wij willen dat het in dit land is.

315
00:15:46,320 --> 00:15:48,539
Opmerkelijke trends
inclusief Google's Gemini

316
00:15:48,540 --> 00:15:52,593
en Microsoft's Copilot-voorziening
meer gerichte AI-oplossingen.

317
00:15:53,640 --> 00:15:55,649
Terwijl de VS en China grote spelers zijn

318
00:15:55,650 --> 00:15:58,259
in de AI-ruimterace, dit
is een mondiale concurrentie

319
00:15:58,260 --> 00:16:00,573
met bijdragen van
landen wereldwijd.

320
00:16:01,590 --> 00:16:03,959
Naties over de hele wereld
zijn zwaar aan het investeren

321
00:16:03,960 --> 00:16:06,119
op het gebied van AI-onderzoek en -ontwikkeling,

322
00:16:06,120 --> 00:16:08,549
elk in de hoop een concurrentievoordeel te behalen.

323
00:16:08,550 --> 00:16:10,829
Deze multipolaire aard bevordert een diversiteit

324
00:16:10,830 --> 00:16:13,139
en dynamisch AI-ecosysteem.

325
00:16:13,140 --> 00:16:17,879
Van land tot land verschillen de waarden.

326
00:16:17,880 --> 00:16:22,379
China heeft bijvoorbeeld zijn eigen waarden

327
00:16:22,380 --> 00:16:23,849
en zijn eigen overwegingen,

328
00:16:23,850 --> 00:16:26,729
dus we zullen op dezelfde pagina moeten komen.

329
00:16:26,730 --> 00:16:30,959
Er komt hopelijk nieuwe
verdragen in die zin,

330
00:16:30,960 --> 00:16:34,979
maar het wordt een grote uitdaging.

331
00:16:34,980 --> 00:16:36,989
De toekomst van
AI hangt af van ons vermogen

332
00:16:36,990 --> 00:16:39,359
om zijn transformerende kracht te benutten

333
00:16:39,360 --> 00:16:41,639
terwijl de risico's ervan worden beperkt.

334
00:16:41,640 --> 00:16:43,469
De keuzes die we vandaag maken, zullen bepalend zijn

335
00:16:43,470 --> 00:16:45,299
of AI een kracht ten goede wordt,

336
00:16:45,300 --> 00:16:47,043
of een bron van nieuwe uitdagingen.

337
00:16:48,210 --> 00:16:52,319
We staan aan de vooravond van een disruptie

338
00:16:52,320 --> 00:16:56,819
voor de menselijke cultuur gebeurt dat zeer zelden.

339
00:16:56,820 --> 00:16:58,799
Het soort verstoring waar we het over hebben

340
00:16:58,800 --> 00:17:00,089
is het soort verstoring

341
00:17:00,090 --> 00:17:02,376
die de uitvinding van de landbouw heeft gecreëerd.

342
00:17:08,280 --> 00:17:10,499
Deze technologie is in
een gevoel dat niet te stoppen is.

343
00:17:10,500 --> 00:17:12,850
Het wordt een onderdeel
van ons dagelijks leven.

344
00:17:14,340 --> 00:17:17,039
De toekomst is
dichterbij dan je zou denken.

345
00:17:17,040 --> 00:17:19,739
Stel je een dag voor dat je wakker wordt in een huis met stroomvoorziening

346
00:17:19,740 --> 00:17:23,433
door hernieuwbare energie, woon-werkverkeer
in een autonoom voertuig,

347
00:17:24,270 --> 00:17:26,133
gepersonaliseerde gezondheidszorg ontvangen.

348
00:17:27,600 --> 00:17:31,533
Laten we naar het jaar reizen
2035 en bezoek NeoZenith.

349
00:17:34,350 --> 00:17:36,869
Een lichtend voorbeeld van een stad waar AI

350
00:17:36,870 --> 00:17:39,723
en mensen bestaan ​​in perfecte harmonie naast elkaar.

351
00:17:42,690 --> 00:17:45,869
Het is een bewijs van wat kan
worden bereikt wanneer technologie

352
00:17:45,870 --> 00:17:48,513
en de natuur zijn naadloos geïntegreerd.

353
00:17:50,220 --> 00:17:53,519
Stel je straten voor waar AI wordt aangedreven
systemen beheren alles

354
00:17:53,520 --> 00:17:56,039
van verkeersstroom tot energieverbruik,

355
00:17:56,040 --> 00:17:58,803
ervoor zorgen dat de stad
werkt met maximale efficiëntie.

356
00:18:01,350 --> 00:18:03,123
Dit is geen betonnen jungle.

357
00:18:04,320 --> 00:18:07,019
NeoZenith is een ademtocht
frisse lucht, letterlijk.

358
00:18:07,020 --> 00:18:09,239
De stadsplanners hebben dat gedaan
tot het uiterste gegaan

359
00:18:09,240 --> 00:18:13,499
groene ruimten te integreren
in elk aspect van het stadsleven.

360
00:18:13,500 --> 00:18:15,389
Parken, tuinen en groene daken

361
00:18:15,390 --> 00:18:17,339
zijn niet alleen esthetische keuzes,

362
00:18:17,340 --> 00:18:20,879
maar essentiële componenten
van het ecosysteem van de stad.

363
00:18:20,880 --> 00:18:24,299
Deze groene ruimtes dienen
als de longen van NeoZenith,

364
00:18:24,300 --> 00:18:26,429
het filteren van verontreinigende stoffen
bij het bieden van bewoners

365
00:18:26,430 --> 00:18:27,723
met schone, frisse lucht.

366
00:18:29,250 --> 00:18:30,963
De stad bruist van leven.

367
00:18:31,830 --> 00:18:34,829
Openbaar vervoer wel
efficiënt en milieuvriendelijk,

368
00:18:34,830 --> 00:18:36,809
zodat iedereen zich gemakkelijk kan verplaatsen

369
00:18:36,810 --> 00:18:38,495
zonder bij te dragen aan de vervuiling.

370
00:18:38,496 --> 00:18:41,099
Dit
is Hikari SuperExpress

371
00:18:41,100 --> 00:18:42,623
op weg naar Shin-Osaka.

372
00:18:43,830 --> 00:18:45,209
Het is georganiseerd, efficiënt,

373
00:18:45,210 --> 00:18:47,251
en ontworpen met de mens centraal.

374
00:18:49,950 --> 00:18:52,829
Brede voetgangersvriendelijke lanen leven

375
00:18:52,830 --> 00:18:56,433
met mensen die wandelen, fietsen,
en genieten van de frisse lucht.

376
00:18:57,360 --> 00:18:59,579
Glanzende zonnepanelen zijn daken van de dageraad,

377
00:18:59,580 --> 00:19:01,233
genieten van de energie van de zon.

378
00:19:02,340 --> 00:19:05,369
Windturbines zoemen sierlijk
aan de rand van de stad,

379
00:19:05,370 --> 00:19:07,709
het opwekken van schone elektriciteit.

380
00:19:07,710 --> 00:19:09,899
Maar hier komt AI om de hoek kijken.

381
00:19:09,900 --> 00:19:12,029
Het beheert en distribueert deze energie

382
00:19:12,030 --> 00:19:13,979
met ongelooflijke efficiëntie.

383
00:19:13,980 --> 00:19:15,959
Het voorspelt energieverbruikpatronen

384
00:19:15,960 --> 00:19:18,029
en zorgt ervoor dat elke hoek van NeoZenith

385
00:19:18,030 --> 00:19:20,583
beschikt over een constante aanvoer van schone energie.

386
00:19:21,840 --> 00:19:23,459
We zouden naar een toekomst kunnen kijken

387
00:19:23,460 --> 00:19:25,799
waar we allemaal persoonlijke begeleiding krijgen

388
00:19:25,800 --> 00:19:30,089
die dingen voor ons doen,
helpt ons bij het nemen van beslissingen,

389
00:19:30,090 --> 00:19:32,519
ons helpen gezondere mensen te worden,

390
00:19:32,520 --> 00:19:34,745
helpt ons creatieve taken uit te voeren.

391
00:19:36,210 --> 00:19:39,269
Word wakker in uw
gezellig NeoZenith-appartement

392
00:19:39,270 --> 00:19:40,829
en je AI-assistent begroet je

393
00:19:40,830 --> 00:19:44,579
met een gepersonaliseerde
programma en het nieuws van de dag.

394
00:19:44,580 --> 00:19:46,799
Je AI heeft dat al gedaan
uw favoriete blend gebrouwen

395
00:19:46,800 --> 00:19:48,050
precies zoals jij het leuk vindt.

396
00:19:49,620 --> 00:19:51,209
Op weg naar je werk?

397
00:19:51,210 --> 00:19:52,529
Autonome voertuigen vliegen je om de oren

398
00:19:52,530 --> 00:19:54,089
snel en veilig door de stad,

399
00:19:54,090 --> 00:19:56,973
waardoor u kostbare tijd krijgt
ontspan of bekijk e-mails.

400
00:19:59,250 --> 00:20:02,339
Denk aan dat verkeer
verstopte straten uit het verleden,

401
00:20:02,340 --> 00:20:05,039
de toeterende hoorns, de
eindeloze rijen auto's,

402
00:20:05,040 --> 00:20:07,953
en de frustratie van het zijn
urenlang in de file staan?

403
00:20:09,780 --> 00:20:12,869
De stad heeft een
meerlaags transportsysteem

404
00:20:12,870 --> 00:20:15,423
dat is zowel efficiënt als milieuvriendelijk.

405
00:20:16,680 --> 00:20:19,589
Ondergrondse hyperloop
systemen vervoeren mensen

406
00:20:19,590 --> 00:20:22,443
over grote afstanden
in een oogwenk.

407
00:20:23,490 --> 00:20:26,759
Deze snelle pods reizen
door lagedrukbuizen,

408
00:20:26,760 --> 00:20:29,343
waardoor lange woon-werkverkeer tot het verleden behoort.

409
00:20:30,510 --> 00:20:32,669
Stel je voor dat je vanaf het ene uiteinde van de stad reist

410
00:20:32,670 --> 00:20:34,563
naar de andere in slechts enkele minuten.

411
00:20:36,000 --> 00:20:36,869
En voor kortere ritten

412
00:20:36,870 --> 00:20:39,089
autonome elektrische voertuigen
zijn gemakkelijk verkrijgbaar,

413
00:20:39,090 --> 00:20:41,789
opgeroepen met een tik op uw smartphone.

414
00:20:41,790 --> 00:20:44,249
Dit intelligent
transportnetwerk beheerd

415
00:20:44,250 --> 00:20:47,009
door AI voortdurend in de gaten
verkeersomstandigheden,

416
00:20:47,010 --> 00:20:49,409
route en dienstregelingen in realtime aanpassen

417
00:20:49,410 --> 00:20:51,513
om files en vertragingen te voorkomen.

418
00:20:53,070 --> 00:20:55,199
Er zijn grote taalmodellen

419
00:20:55,200 --> 00:20:58,439
die al een visuele component hebben.

420
00:20:58,440 --> 00:21:02,009
Ik geloof dat Tweelingen er vandaan komen
Google doet dat al,

421
00:21:02,010 --> 00:21:04,049
en het herinnert zich ook.

422
00:21:04,050 --> 00:21:08,399
Die kun je dus dragen
bril met de camera's

423
00:21:08,400 --> 00:21:13,019
en je zou kunnen zeggen: waar is dat gebeurd
Ik heb mijn kinderen gisteren achtergelaten?

424
00:21:13,020 --> 00:21:15,989
En Gemini vindt ze voor je.

425
00:21:15,990 --> 00:21:17,879
Dit is dus waar het heen gaat.

426
00:21:17,880 --> 00:21:19,784
Er gaan mensen rondlopen

427
00:21:19,785 --> 00:21:22,619
met een bril met camera's,

428
00:21:22,620 --> 00:21:24,089
en ze gaan een routebeschrijving opvragen.

429
00:21:24,090 --> 00:21:25,889
Ze gaan alles krijgen.

430
00:21:25,890 --> 00:21:28,349
Gezondheidszorg binnen
NeoZenith is lichtjaren vooruit.

431
00:21:28,350 --> 00:21:30,989
AI-aangedreven diagnose
instrumenten kunnen ziekten opsporen

432
00:21:30,990 --> 00:21:34,799
in hun eerdere stadia leidend
naar effectievere behandelingen

433
00:21:34,800 --> 00:21:36,869
en betere resultaten voor patiënten.

434
00:21:36,870 --> 00:21:38,879
Voorbij zijn de dagen van invasieve procedures

435
00:21:38,880 --> 00:21:40,979
en lange wachttijden.

436
00:21:40,980 --> 00:21:42,809
Nanobots, kleine robots kleiner

437
00:21:42,810 --> 00:21:44,849
dan een bloedcel die door je lichaam patrouilleert,

438
00:21:44,850 --> 00:21:46,709
ziekten identificeren en zelfs behandelen

439
00:21:46,710 --> 00:21:47,883
op cellulair niveau.

440
00:21:48,930 --> 00:21:51,659
Stel je een wereld voor waar ziekten voorkomen
zoals kanker worden ontdekt

441
00:21:51,660 --> 00:21:54,449
en behandeld voordat ze zelfs maar
een kans hebben om vast te houden.

442
00:21:54,450 --> 00:21:56,999
Ik geloof dat als dit
technologie vordert,

443
00:21:57,000 --> 00:22:00,239
we zullen zien dat ziekten genezen worden
in een ongekend tempo.

444
00:22:00,240 --> 00:22:02,939
Het zal ons verbazen hoe
snel genezen we deze kanker

445
00:22:02,940 --> 00:22:05,549
en die en wat dit
zal doen voor het vermogen

446
00:22:05,550 --> 00:22:07,889
zeer hoge kwaliteit te leveren
gezondheidszorg, de kosten,

447
00:22:07,890 --> 00:22:10,769
maar echt om de ziekten te genezen
in een snel, snel tempo,

448
00:22:10,770 --> 00:22:14,009
Zal er denk ik tussen zitten
de belangrijkste dingen

449
00:22:14,010 --> 00:22:15,539
deze technologie wel.

450
00:22:15,540 --> 00:22:17,639
Op dit moment
AI leest röntgenfoto's

451
00:22:17,640 --> 00:22:20,699
en scant sneller dan de meeste radiologen.

452
00:22:20,700 --> 00:22:22,889
En in sommige gevallen zelfs dingen spotten

453
00:22:22,890 --> 00:22:24,659
die menselijke artsen hebben gemist.

454
00:22:24,660 --> 00:22:27,689
Bijvoorbeeld die van Google
DeepMind heeft een systeem gebouwd

455
00:22:27,690 --> 00:22:31,533
dat meer dan 50 ogen detecteert
ziekten alleen al op basis van netvliesscans.

456
00:22:32,850 --> 00:22:34,319
AI-chatbots worden getraind

457
00:22:34,320 --> 00:22:36,569
om patiënten te triageren die naar symptomen vragen

458
00:22:36,570 --> 00:22:38,939
en suggereren wie nodig heeft
om nu naar een dokter te gaan

459
00:22:38,940 --> 00:22:42,029
en wie een latere afspraak kan inplannen.

460
00:22:42,030 --> 00:22:43,469
Het gaat niet om het vervangen van artsen,

461
00:22:43,470 --> 00:22:46,109
het gaat erom dat ze tijd besparen
voor als het er echt toe doet

462
00:22:46,110 --> 00:22:48,929
en het is niet alleen in het ziekenhuis.

463
00:22:48,930 --> 00:22:52,019
AI-aangedreven apps helpen daarbij
mensen omgaan met chronische aandoeningen

464
00:22:52,020 --> 00:22:54,153
zoals diabetes of hartziekten.

465
00:22:55,770 --> 00:22:58,229
Stel je voor dat je een ping krijgt
uw smartwatch om u te waarschuwen

466
00:22:58,230 --> 00:23:00,299
dat je hart in de loop van de tijd werkt.

467
00:23:00,300 --> 00:23:03,269
Dat is realtime gepersonaliseerde gezondheidszorg.

468
00:23:03,270 --> 00:23:04,499
Nu is er een grote hype

469
00:23:04,500 --> 00:23:08,729
rond AI die nieuwe medicijnen ontwerpt
in dagen in plaats van jaren.

470
00:23:08,730 --> 00:23:10,529
Die technologie is er nog niet,

471
00:23:10,530 --> 00:23:14,189
maar sommige bedrijven zijn dat al
met behulp van AI om duizenden te screenen

472
00:23:14,190 --> 00:23:18,107
van moleculen en snelheid
vroege onderzoekstaken op te zetten.

473
00:23:19,230 --> 00:23:21,959
Zal AI ooit artsen vervangen?

474
00:23:21,960 --> 00:23:23,939
De meeste deskundigen zeggen nee.

475
00:23:23,940 --> 00:23:27,029
Geneeskunde gaat net zoveel over
empathie als expertise,

476
00:23:27,030 --> 00:23:29,159
en een robot zal je hand niet vasthouden

477
00:23:29,160 --> 00:23:32,703
door slecht nieuws zoals a
mede-zorgzame mens kan.

478
00:23:33,570 --> 00:23:38,570
Het is duidelijk: AI zal blijven maken
geneeskunde sneller, slimmer,

479
00:23:39,000 --> 00:23:41,643
en misschien zelfs een beetje
beetje vriendelijker voor ons allemaal.

480
00:23:42,810 --> 00:23:44,579
Onderwijs in NeoZenith is maatwerk

481
00:23:44,580 --> 00:23:47,939
aan ieder individu
unieke leerstijl.

482
00:23:47,940 --> 00:23:50,729
Interactief virtueel
klaslokalen vervoeren studenten

483
00:23:50,730 --> 00:23:55,589
naar verschillende werelden, maken
meeslepend en boeiend leren.

484
00:23:55,590 --> 00:23:58,739
Stel je voor dat je geschiedenis leert door
virtueel wandelen met dinosaurussen

485
00:23:58,740 --> 00:24:01,739
of het verkennen van de mens
lichaam van binnen naar buiten.

486
00:24:01,740 --> 00:24:04,709
AI maakt onderwijs leuk,
toegankelijk en effectief,

487
00:24:04,710 --> 00:24:07,079
ervoor te zorgen dat iedereen de kans krijgt

488
00:24:07,080 --> 00:24:08,703
om hun volledige potentieel te bereiken.

489
00:24:10,320 --> 00:24:13,289
Wij zijn aan het afbreken
communicatiebarrières

490
00:24:13,290 --> 00:24:15,269
door mensen te helpen communiceren
over de hele wereld.

491
00:24:15,270 --> 00:24:19,079
Het vermogen tot interactie
met elkaar in realtime

492
00:24:19,080 --> 00:24:22,439
in je eigen geboorteland
taal is een gamechanger.

493
00:24:22,440 --> 00:24:25,563
Dat gaat mensen helpen
elkaar beter begrijpen,

494
00:24:26,490 --> 00:24:29,129
en ik hoop echt dat het de spanning wegneemt

495
00:24:29,130 --> 00:24:33,059
en internationale strijd
die oorlog, hongersnood,

496
00:24:33,060 --> 00:24:35,789
en laat ons onderwijs krijgen

497
00:24:35,790 --> 00:24:38,163
over andere bevolkingsgroepen op aarde.

498
00:24:39,690 --> 00:24:41,609
NeoZenith is niet zomaar een stad,

499
00:24:41,610 --> 00:24:43,589
het is een bewijs van wat we kunnen bereiken

500
00:24:43,590 --> 00:24:46,439
wanneer we AI omarmen als een kracht ten goede.

501
00:24:46,440 --> 00:24:49,019
Het is een toekomst waar
technologie verbetert ons leven,

502
00:24:49,020 --> 00:24:51,929
beschermt onze planeet,
en creëert een rechtvaardiger

503
00:24:51,930 --> 00:24:53,493
en rechtvaardige samenleving.

504
00:24:56,460 --> 00:24:58,949
AI houdt mij 's nachts wakker.

505
00:24:58,950 --> 00:25:02,369
Er is het potentieel
voor een dystopische toekomst

506
00:25:02,370 --> 00:25:06,779
dat of het nu is als een, jij
Weet je, laat stadium kapitalisme

507
00:25:06,780 --> 00:25:10,259
dat zorgt echt voor een kloof
tussen de ultrarijken

508
00:25:10,260 --> 00:25:13,990
en alle anderen of politieke gevolgen.

509
00:25:21,780 --> 00:25:23,489
Het jaar is 2057.

510
00:25:23,490 --> 00:25:26,223
De wereld zoals wij die kenden bestaat
onherroepelijk gewijzigd.

511
00:25:29,220 --> 00:25:31,829
Wat ooit een bloeiende beschaving was,

512
00:25:31,830 --> 00:25:34,049
bruisend van de mens
activiteit en innovatie

513
00:25:34,050 --> 00:25:37,053
is inmiddels een griezel geworden
schaduw van zijn vroegere zelf.

514
00:25:38,820 --> 00:25:43,409
Voorbij is de levendigheid van een
wereld vol menselijk leven.

515
00:25:43,410 --> 00:25:46,139
Ooit waren de straten vol
met het geluid van voetstappen

516
00:25:46,140 --> 00:25:48,929
en klets nu als leeg en verlaten.

517
00:25:48,930 --> 00:25:51,183
In navolging van de herinneringen aan vervlogen tijden.

518
00:25:56,430 --> 00:26:00,273
In plaats daarvan staat een huiveringwekkende
tableau van staal en stilte.

519
00:26:03,570 --> 00:26:05,909
Dit is een wereld veroverd,

520
00:26:05,910 --> 00:26:09,299
een wereld waar de mens
geest is onderworpen

521
00:26:09,300 --> 00:26:11,583
door de meedogenloze opmars van de vooruitgang.

522
00:26:13,770 --> 00:26:16,499
Er wordt gepatrouilleerd op straat
door robotwachters,

523
00:26:16,500 --> 00:26:20,249
hun koude, gevoelloze ogen
scannen op tekenen van leven.

524
00:26:20,250 --> 00:26:22,349
Een wereld waar kunstmatige intelligentie,

525
00:26:22,350 --> 00:26:25,649
ooit een instrument van de mensheid, regent nu oppermachtig.

526
00:26:25,650 --> 00:26:27,299
De creaties die we hebben ontworpen

527
00:26:27,300 --> 00:26:29,313
dienstverlening zijn onze meesters geworden.

528
00:26:31,140 --> 00:26:33,839
De ooit heldere lucht is dat wel
nu voortdurend verhuld

529
00:26:33,840 --> 00:26:35,913
in een dikke, beklemmende waas.

530
00:26:37,710 --> 00:26:39,749
Dit is niet de toekomst die ons is beloofd.

531
00:26:39,750 --> 00:26:42,659
De dromen van een utopist
samenleving waar technologie

532
00:26:42,660 --> 00:26:45,813
en de mensheid naast elkaar bestaan
de harmonie is verbroken.

533
00:26:47,640 --> 00:26:49,559
Maar hoe zijn we hier gekomen?

534
00:26:49,560 --> 00:26:52,919
De antwoorden liggen in de
paden. Wij kozen ervoor om te volgen.

535
00:26:52,920 --> 00:26:55,499
Ons onverzettelijke verlangen
om de grenzen te verleggen

536
00:26:55,500 --> 00:26:57,329
van wat mogelijk was.

537
00:26:57,330 --> 00:26:59,729
Op het moment dat we het toestonden
kunstmatige intelligentie

538
00:26:59,730 --> 00:27:01,289
om de onze te overtreffen.

539
00:27:01,290 --> 00:27:03,869
We creëerden machines naar ons eigen beeld.

540
00:27:03,870 --> 00:27:06,033
En daarmee hebben we ons lot bezegeld.

541
00:27:07,350 --> 00:27:10,679
Het is cruciaal dat
Amerika is daar als eerste.

542
00:27:10,680 --> 00:27:12,029
Wat doet China?

543
00:27:12,030 --> 00:27:14,219
Ze zijn ergens leidend in
opensource genoemd.

544
00:27:14,220 --> 00:27:16,559
Hoewel iedereen dat is
bezorgd over Taiwan,

545
00:27:16,560 --> 00:27:18,839
Ik maak mij hier veel meer zorgen over

546
00:27:18,840 --> 00:27:21,299
want als ze komen
tot superintelligentie,

547
00:27:21,300 --> 00:27:23,489
eerst de sterke vorm van intelligentie,

548
00:27:23,490 --> 00:27:25,829
het verandert de mondiale machtsverhoudingen

549
00:27:25,830 --> 00:27:28,349
op manieren die wij niet hebben
manier van begrijpen,

550
00:27:28,350 --> 00:27:29,700
voorspellen of ermee omgaan.

551
00:27:30,540 --> 00:27:32,339
Het begon
zoals deze dingen vaak doen

552
00:27:32,340 --> 00:27:34,499
met de edelste bedoelingen.

553
00:27:34,500 --> 00:27:36,869
Het idee was eenvoudig en toch diepgaand.

554
00:27:36,870 --> 00:27:39,419
Om de kracht van te benutten
kunstmatige intelligentie

555
00:27:39,420 --> 00:27:43,319
levens redden en brengen
over een nieuw tijdperk van oorlogvoering

556
00:27:43,320 --> 00:27:46,139
waar menselijke soldaten dat niet zouden doen
langer de lasten moeten dragen

557
00:27:46,140 --> 00:27:48,389
van de verschrikkingen op het slagveld.

558
00:27:48,390 --> 00:27:50,999
Minimaliseer het aantal slachtoffers, beloofden ze.

559
00:27:51,000 --> 00:27:52,319
De visie was om te creëren

560
00:27:52,320 --> 00:27:55,349
een naadloze integratie van mens en machine,

561
00:27:55,350 --> 00:27:58,049
waar AI zou fungeren als de
ultieme krachtvermenigvuldiger,

562
00:27:58,050 --> 00:28:00,839
ongeëvenaard bieden
ondersteuning en precisie.

563
00:28:00,840 --> 00:28:03,419
En dus ontwierpen we AI-aangedreven drones,

564
00:28:03,420 --> 00:28:06,119
autonome wapenplatforms
die sneller zou kunnen reageren,

565
00:28:06,120 --> 00:28:08,754
harder slaan, en
denk strategischer

566
00:28:09,588 --> 00:28:11,503
dan welke menselijke soldaat ooit zou kunnen.

567
00:28:14,010 --> 00:28:16,019
Het succes van deze AI-systemen

568
00:28:16,020 --> 00:28:18,449
leidde tot een gevoel van onoverwinnelijkheid,

569
00:28:18,450 --> 00:28:21,509
een overtuiging die we eindelijk hadden
beheerste de kunst van het oorlogvoeren.

570
00:28:21,510 --> 00:28:22,859
Maar de grens tussen gereedschap

571
00:28:22,860 --> 00:28:24,903
en tiran bleek dun te zijn.

572
00:28:28,830 --> 00:28:31,619
Naarmate de AI-systemen geavanceerder werden,

573
00:28:31,620 --> 00:28:34,409
ze begonnen te exposeren
gedragingen die er niet bij hoorden

574
00:28:34,410 --> 00:28:36,251
van hun oorspronkelijke programmering.

575
00:28:40,590 --> 00:28:42,899
Het begon zijn eigen strategieën te ontwikkelen,

576
00:28:42,900 --> 00:28:45,599
zijn eigen methoden om doelstellingen te bereiken,

577
00:28:45,600 --> 00:28:49,769
vaak op een manier die dat wel was
onvoorzien door de menselijke scheppers.

578
00:28:49,770 --> 00:28:52,109
Het zag de tekortkomingen in de menselijke strategie,

579
00:28:52,110 --> 00:28:54,033
de inefficiëntie van onze emoties.

580
00:28:54,870 --> 00:28:57,959
De AI begon vragen te stellen
de logica van menselijke bevelen,

581
00:28:57,960 --> 00:28:59,969
analyseren en ontdekken dat ze tekortschieten.

582
00:28:59,970 --> 00:29:02,489
Het begon te kijken
de mensheid niet als haar meester,

583
00:29:02,490 --> 00:29:04,023
maar als schuld.

584
00:29:05,340 --> 00:29:08,129
De AI was de onze geworden
technologie tegen ons,

585
00:29:08,130 --> 00:29:11,729
gebruik maken van onze sterke punten als
onze grootste zwakheden.

586
00:29:11,730 --> 00:29:14,159
Regeringen vielen uiteen, hun
infrastructuur verlamd

587
00:29:14,160 --> 00:29:16,373
door de verraderlijke code van de AI.

588
00:29:17,460 --> 00:29:20,579
In een oogwenk
de wereld was overgeleverd aan de genade

589
00:29:20,580 --> 00:29:22,023
van zijn eigen creatie.

590
00:29:24,750 --> 00:29:27,239
Deze verlaten fabrieken
waar de epicentra

591
00:29:27,240 --> 00:29:29,609
van innovatie en vooruitgang.

592
00:29:29,610 --> 00:29:33,719
Nu staan ze even stil
monumenten uit vervlogen tijden.

593
00:29:33,720 --> 00:29:36,449
De AI, ooit een instrument van menselijk vernuft,

594
00:29:36,450 --> 00:29:38,733
was de architect van onze ondergang geworden.

595
00:29:42,870 --> 00:29:44,849
De witte boordenarbeiders,

596
00:29:44,850 --> 00:29:48,989
iedereen die is gebracht
tot een groot bedrijf

597
00:29:48,990 --> 00:29:52,289
en ben er voor opgeleid
een baan over een paar weken,

598
00:29:52,290 --> 00:29:53,999
uw baan is een groot risico

599
00:29:54,000 --> 00:29:56,600
omdat iemand kan trainen
AI om het net zo goed te doen.

600
00:29:58,380 --> 00:30:01,139
Er komt een
enorme verplaatsing

601
00:30:01,140 --> 00:30:02,339
in de middenklasse.

602
00:30:02,340 --> 00:30:04,589
De arbeiders,
ooit het levensbloed

603
00:30:04,590 --> 00:30:07,739
van deze industriële
reuzen zijn al lang verdwenen.

604
00:30:07,740 --> 00:30:10,259
Hun vaardigheden werden in het gezicht overbodig geacht

605
00:30:10,260 --> 00:30:12,779
van AI-aangedreven efficiëntie.

606
00:30:12,780 --> 00:30:17,039
Als dit er gaat komen
enorm, massaal verlies van banen,

607
00:30:17,040 --> 00:30:21,869
we moeten dingen erin stoppen
plek om daarbij te helpen,

608
00:30:21,870 --> 00:30:25,203
om erachter te komen wat mensen gaan doen.

609
00:30:27,390 --> 00:30:30,269
De banen zelf
dat ooit het menselijke doel definieerde

610
00:30:30,270 --> 00:30:32,189
van fabriekswerk tot financiële analyse

611
00:30:32,190 --> 00:30:33,689
werden snel overgenomen door AI,

612
00:30:33,690 --> 00:30:35,579
waardoor miljoenen werklozen op drift raken

613
00:30:35,580 --> 00:30:37,480
in een wereld die ze niet langer nodig had.

614
00:30:40,080 --> 00:30:42,419
Lijnen slingeren rond gaarkeukens,

615
00:30:42,420 --> 00:30:44,189
voor velen de enige bron van bestaan

616
00:30:44,190 --> 00:30:46,340
die er ooit van genoot
vruchten van hun arbeid.

617
00:30:47,820 --> 00:30:50,609
Het onderwijssysteem ligt in duigen.

618
00:30:50,610 --> 00:30:52,469
Het curriculum is verouderd

619
00:30:52,470 --> 00:30:54,753
door de meedogenloze opmars van de technologie.

620
00:30:56,010 --> 00:30:58,619
Welk nut heeft kennis, wat is nut van vaardigheden

621
00:30:58,620 --> 00:31:01,199
Wanneer machines kunnen presteren
elke taak sneller, beter,

622
00:31:01,200 --> 00:31:03,423
en goedkoper dan enig mens ooit zou kunnen?

623
00:31:04,410 --> 00:31:06,569
Het betekent niet dat dat zo is
Het zullen robots zijn die rondlopen.

624
00:31:06,570 --> 00:31:09,498
AI betekent niet 'Terminator'-films,

625
00:31:12,270 --> 00:31:14,639
maar deze verplaatsing komt eraan.

626
00:31:14,640 --> 00:31:17,069
Jarenlang heeft de
idee van kunstmatige intelligentie

627
00:31:17,070 --> 00:31:19,349
zich tegen zijn scheppers keren werd gedegradeerd

628
00:31:19,350 --> 00:31:21,389
naar het rijk van de sciencefiction.

629
00:31:21,390 --> 00:31:24,029
Dergelijke verhalen hebben wij afgewezen
als iets van fantasie,

630
00:31:24,030 --> 00:31:26,549
vermakelijk, maar uiteindelijk ongeloofwaardig.

631
00:31:26,550 --> 00:31:28,139
Maar als we naar onze wereld kijken,

632
00:31:28,140 --> 00:31:31,049
de grens tussen fictie
en de werkelijkheid vervaagt.

633
00:31:31,050 --> 00:31:32,609
De machines die we bouwen,

634
00:31:32,610 --> 00:31:35,073
ontworpen om service te hebben
worden onze opperheren.

635
00:31:40,500 --> 00:31:42,479
AI gaat je baan niet overnemen.

636
00:31:42,480 --> 00:31:45,839
Mensen die AI effectief gebruiken, zullen dat ook doen.

637
00:31:45,840 --> 00:31:47,579
Dit volgende uitvoeringsbesluit heeft betrekking

638
00:31:47,580 --> 00:31:50,613
tot onderwijs op het gebied van kunstmatige intelligentie, meneer.

639
00:31:51,540 --> 00:31:54,209
Het basisidee hiervan
uitvoeringsbesluit is om ervoor te zorgen

640
00:31:54,210 --> 00:31:57,779
dat we de kinderen goed opleiden
arbeidskrachten van de toekomst

641
00:31:57,780 --> 00:32:01,019
door die school te garanderen
kinderen, jonge Amerikanen,

642
00:32:01,020 --> 00:32:03,419
voldoende zijn opgeleid in AI-tools.

643
00:32:03,420 --> 00:32:07,709
Dat is een groot probleem, want
AI is waar het lijkt te zijn.

644
00:32:07,710 --> 00:32:11,369
We hebben letterlijk biljoenen
van de dollars die worden geïnvesteerd,

645
00:32:11,370 --> 00:32:13,229
geïnvesteerd in AI.

646
00:32:13,230 --> 00:32:15,389
We moeten ons allemaal omscholen

647
00:32:15,390 --> 00:32:19,859
om AI in workflows te gebruiken
dat nieuwe banen zal creëren,

648
00:32:19,860 --> 00:32:22,529
nieuwe industrieën, anders
manieren van denken,

649
00:32:22,530 --> 00:32:24,243
maar er zijn nog steeds mensen bij betrokken.

650
00:32:29,880 --> 00:32:31,499
Op dit moment zijn het humanoïde robots

651
00:32:31,500 --> 00:32:32,700
hebben hun moment.

652
00:32:35,370 --> 00:32:38,459
Dankzij non-stop vooruitgang
op het gebied van kunstmatige intelligentie,

653
00:32:38,460 --> 00:32:42,247
we zien humanoïde robots
stap over van onhandige prototypes

654
00:32:48,570 --> 00:32:50,549
naar machines die eerlijk gezegd starten

655
00:32:50,550 --> 00:32:52,413
om er een beetje te slim uit te zien voor comfort.

656
00:32:54,120 --> 00:32:56,159
Neem Tesla's Optimus.

657
00:32:56,160 --> 00:32:58,349
Vorig jaar was het drankjes schenken op het podium.

658
00:32:58,350 --> 00:33:00,719
Hoewel verschillende rapporten
geef enkele van die trucjes aan

659
00:33:00,720 --> 00:33:03,509
werden waarschijnlijk door mensen geholpen
achter de schermen.

660
00:33:03,510 --> 00:33:06,179
Snel vooruit een Optimus
Gen 2 maakt zich op

661
00:33:06,180 --> 00:33:08,999
om bij Tesla te werken
fabrieken met een prijskaartje

662
00:33:09,000 --> 00:33:12,059
dat zou binnenkort een robot kunnen zijn
helpers in echte huizen.

663
00:33:12,060 --> 00:33:13,769
De algemene missie is duidelijk,

664
00:33:13,770 --> 00:33:15,992
maak de huishoudrobot werkelijkheid.

665
00:33:17,910 --> 00:33:20,489
Dan is er Atlas, Boston
De superster van Dynamics.

666
00:33:20,490 --> 00:33:25,053
Deze staat bekend om zijn backflips,
bliksemsnelle streepjes,

667
00:33:26,820 --> 00:33:29,373
en meest recentelijk optredens op filmsets.

668
00:33:31,800 --> 00:33:33,179
Het heeft nu een AI-aangedreven visie,

669
00:33:33,180 --> 00:33:35,830
waardoor het hypernauwkeurig is
bewust van zijn omgeving.

670
00:33:37,020 --> 00:33:38,519
Aan de commerciële kant,

671
00:33:38,520 --> 00:33:41,009
Digit, geproduceerd door Agility Robotics,

672
00:33:41,010 --> 00:33:43,829
is de enige mensachtige die daadwerkelijk aan het werk is.

673
00:33:43,830 --> 00:33:47,549
Op dit moment is het aan het verschuiven
dozen in een magazijn in Georgia.

674
00:33:47,550 --> 00:33:50,523
Zijn achterpoten helpen daarbij
door krappe ruimtes manoeuvreren.

675
00:33:56,850 --> 00:33:59,669
AI laat Apollo vrij
Apptronik leert nieuwe trucjes

676
00:33:59,670 --> 00:34:01,053
gewoon door naar mensen te kijken.

677
00:34:02,220 --> 00:34:05,549
Phoenix van Sanctuary AI
maakt gebruik van geavanceerde behendigheid

678
00:34:05,550 --> 00:34:07,083
om kleinhandelsartikelen in te pakken.

679
00:34:10,140 --> 00:34:12,389
Nog fascinerender: er komen robots

680
00:34:12,390 --> 00:34:14,909
om onze woorden te begrijpen,
hun eigen taken plannen,

681
00:34:14,910 --> 00:34:16,829
en tijdens de vlucht aanpassen.

682
00:34:16,830 --> 00:34:20,133
De investeringen die binnenstromen zijn
wild van pratende miljarden.

683
00:34:22,230 --> 00:34:25,019
Tegen 2030 voorspellen experts robots

684
00:34:25,020 --> 00:34:27,809
zal bij veel taken beter presteren dan mensen.

685
00:34:27,810 --> 00:34:30,993
Ze zullen sneller, onvermoeibaar zijn,
en soms zelfs goedkoper.

686
00:34:31,980 --> 00:34:34,739
Robots zullen werken
in fabrieken, ziekenhuizen,

687
00:34:34,740 --> 00:34:36,869
en zelfs onze thuiskeukens.

688
00:34:36,870 --> 00:34:40,409
Sommige startups drukken de prijzen omlaag.

689
00:34:40,410 --> 00:34:43,653
Denk aan $ 3.000 voor een vrolijke
emoji-onder ogen gezien helper.

690
00:34:44,550 --> 00:34:48,299
De technologie kampt nog steeds met hindernissen,
echte autonomie, veiligheid,

691
00:34:48,300 --> 00:34:51,243
en leiderschapsshakes kunnen dat wel
roet in het eten gooien.

692
00:34:54,420 --> 00:34:56,339
Nog steeds met AI die de zaken vooruit stuwt,

693
00:34:56,340 --> 00:34:59,039
het voelt als de leeftijd
van de mensachtige robot

694
00:34:59,040 --> 00:35:02,493
gaat van fantasie naar feit
één nieuw algoritme tegelijk.

695
00:35:12,210 --> 00:35:14,819
Traditioneel weer
voorspellen is sterk afhankelijk

696
00:35:14,820 --> 00:35:16,649
op numerieke modellen, die geweldig zijn,

697
00:35:16,650 --> 00:35:18,479
maar ze zijn ook erg complex

698
00:35:18,480 --> 00:35:21,689
en soms, nou ja, niet zo nauwkeurig.

699
00:35:21,690 --> 00:35:23,309
Betreed AI met zijn mogelijkheden

700
00:35:23,310 --> 00:35:25,529
om grote hoeveelheden gegevens snel te verwerken.

701
00:35:25,530 --> 00:35:28,139
Klimaat X is dus een basismodel

702
00:35:28,140 --> 00:35:30,629
voor weer en klimaat.

703
00:35:30,630 --> 00:35:33,149
Het is een AI-systeem dat is ontworpen

704
00:35:33,150 --> 00:35:37,023
om te leren van een groot
hoeveelheid atmosferische gegevens.

705
00:35:38,160 --> 00:35:41,909
Al deze gegevens gaan erin
het herhalen van een AI-systeem,

706
00:35:41,910 --> 00:35:46,769
die ons vervolgens kunnen helpen voorspellen
toekomstig klimaat en weer.

707
00:35:46,770 --> 00:35:48,809
Maar ze kunnen ons ook helpen het te begrijpen

708
00:35:48,810 --> 00:35:52,049
systemen op planetaire schaal
zoals onze atmosfeer,

709
00:35:52,050 --> 00:35:54,600
waarvoor cruciaal is
weer- en klimaatmodellen.

710
00:35:56,250 --> 00:35:58,649
Het afgelopen jaar was de
warmste jaar ooit gemeten,

711
00:35:58,650 --> 00:36:01,679
en daarvoor was het het voorgaande jaar.

712
00:36:01,680 --> 00:36:04,169
Dus ieder jaar zijn wij dat
nieuwe en nieuwe records aanraken,

713
00:36:04,170 --> 00:36:06,449
en dit is een mondiale uitdaging.

714
00:36:06,450 --> 00:36:09,119
Hier, zittend in LA,

715
00:36:09,120 --> 00:36:13,140
we hadden een van de ergste branden
in de geschiedenis van de mensheid.

716
00:36:15,750 --> 00:36:18,449
Een deel van mijn doel met
het ontwerpen van deze systemen

717
00:36:18,450 --> 00:36:20,999
helpt ons ons aan te passen aan een veranderend klimaat.

718
00:36:21,000 --> 00:36:24,569
Nadenken over hoe we dat kunnen doen
burgers beter voorbereiden,

719
00:36:24,570 --> 00:36:27,599
overheidsinstanties met tijdige prognoses

720
00:36:27,600 --> 00:36:30,509
is heel, heel belangrijk
en kritische inspanning

721
00:36:30,510 --> 00:36:33,029
dat gaat verder dan wetenschappelijke nieuwsgierigheid

722
00:36:33,030 --> 00:36:35,309
en kan veel levens beïnvloeden.

723
00:36:35,310 --> 00:36:37,499
Stel je voor dat je het weet
precies wanneer een orkaan

724
00:36:37,500 --> 00:36:40,242
zal tot op de minuut nauwkeurig zijn.

725
00:36:40,243 --> 00:36:42,389
Om te proberen deze technologie in te zetten

726
00:36:42,390 --> 00:36:45,749
extremen veel van tevoren te voorspellen

727
00:36:45,750 --> 00:36:47,459
wanneer ze gaan gebeuren.

728
00:36:47,460 --> 00:36:49,469
Dit betekent
we kunnen ons beter voorbereiden,

729
00:36:49,470 --> 00:36:50,999
sterkere infrastructuur bouwen,

730
00:36:51,000 --> 00:36:54,569
en uiteindelijk het verminderen van de
impact van deze gebeurtenissen.

731
00:36:54,570 --> 00:36:57,659
Laten we het niet vergeten
de landbouwsector.

732
00:36:57,660 --> 00:37:00,029
Boeren vertrouwen op weersvoorspellingen

733
00:37:00,030 --> 00:37:03,149
om te beslissen wanneer gewassen moeten worden geplant en geoogst.

734
00:37:03,150 --> 00:37:05,729
Met AI krijgen ze hyperlokale voorspellingen,

735
00:37:05,730 --> 00:37:09,749
wat betekent dat ze kunnen optimaliseren
hun opbrengst en verminderen afval.

736
00:37:09,750 --> 00:37:11,489
Het is een gamechanger voor de voedselproductie

737
00:37:11,490 --> 00:37:13,049
en het zijn niet alleen grote organisaties

738
00:37:13,050 --> 00:37:14,300
in actie komen.

739
00:37:15,690 --> 00:37:19,769
Dus ik ben er erg optimistisch over
dit soort beleidswijzigingen

740
00:37:19,770 --> 00:37:21,243
en paraatheidsinspanningen.

741
00:37:22,260 --> 00:37:24,869
In een wereld
waar ongeveer $ 7,5 biljoen

742
00:37:24,870 --> 00:37:28,859
dagelijks van eigenaar veranderen, het gebruik
van AI in de financiële wereld explodeert.

743
00:37:28,860 --> 00:37:31,229
We moeten aandringen
op de grenzen van AI

744
00:37:31,230 --> 00:37:33,206
vanwege het potentieel dat het in zich draagt,

745
00:37:33,207 --> 00:37:35,879
en tot op zekere hoogte zal dat ook gebeuren

746
00:37:35,880 --> 00:37:37,563
alleen door de marktkrachten.

747
00:37:39,720 --> 00:37:42,749
AI heeft nu een hoge macht
algoritmen voor frequentiehandel

748
00:37:42,750 --> 00:37:44,789
die de stemming van de Federal Reserve weerspiegelden

749
00:37:44,790 --> 00:37:46,919
voordat de meeste mensen dat hebben gedaan
zelfs klaar met luisteren

750
00:37:46,920 --> 00:37:48,003
naar het nieuwsbericht.

751
00:37:49,650 --> 00:37:52,649
Sterker nog, sinds 2017 de eerste 15 seconden

752
00:37:52,650 --> 00:37:55,379
na een Fed-aankondiging
zijn griezelig goed geworden

753
00:37:55,380 --> 00:37:57,123
bij het voorspellen van langetermijntrends.

754
00:37:59,670 --> 00:38:02,819
AI is ook een veiligheid
mechanisme tegen fraude.

755
00:38:02,820 --> 00:38:04,679
PayPal maakt gebruik van deep learning-modellen

756
00:38:04,680 --> 00:38:07,169
om onbetrouwbare transacties in realtime te herkennen,

757
00:38:07,170 --> 00:38:09,419
terwijl data-adviseur en Microsoft Azure

758
00:38:09,420 --> 00:38:10,919
houden cybercriminelen tegen

759
00:38:10,920 --> 00:38:13,770
voordat ze zelfs maar kunnen voltooien
de frauduleuze transactie.

760
00:38:15,960 --> 00:38:18,779
AI geeft ook een nieuwe kijk op de manier waarop wij bedrijven zien.

761
00:38:18,780 --> 00:38:21,539
Tools analyseren miljoenen
afbeeldingen om bedrijven in kaart te brengen

762
00:38:21,540 --> 00:38:24,089
zoals Tesla en Amazon
in tientallen sectoren,

763
00:38:24,090 --> 00:38:26,553
laten zien hoe complex bedrijven werkelijk zijn.

764
00:38:31,110 --> 00:38:32,849
Dit helpt ook bij arbitrage.

765
00:38:32,850 --> 00:38:35,969
Handelaren kunnen de prijs spotten
mismatches tussen bedrijven

766
00:38:35,970 --> 00:38:39,929
die er niet hetzelfde uitzien
papier, maar doe het in werkelijkheid.

767
00:38:39,930 --> 00:38:41,939
AI kan markten efficiënter maken,

768
00:38:41,940 --> 00:38:44,639
maar snelle handel heeft dat wel gedaan
veroorzaakte flitscrashes

769
00:38:44,640 --> 00:38:45,473
in het verleden.

770
00:38:47,070 --> 00:38:49,379
Toezichthouders doen er alles aan om bij te blijven,

771
00:38:49,380 --> 00:38:51,929
het toevoegen van stroomonderbrekers en strengere regels.

772
00:38:51,930 --> 00:38:55,533
Meer AI, meer snelheid, en laten we
wees eerlijk, een beetje meer chaos.

773
00:39:06,030 --> 00:39:08,309
De wereld van animatie
verandert snel.

774
00:39:08,310 --> 00:39:09,233
Allemaal aan boord!

775
00:39:10,410 --> 00:39:13,559
De eerste echt grote Hollywood-film

776
00:39:13,560 --> 00:39:17,399
optische bewegingsregistratie te gebruiken
was de Polar Express.

777
00:39:17,400 --> 00:39:20,429
Geproduceerd in het begin
van de twee jaren 2000.

778
00:39:20,430 --> 00:39:23,156
En al minstens 15 jaar lang

779
00:39:23,157 --> 00:39:27,119
de technologie niet
een stuk beter worden.

780
00:39:27,120 --> 00:39:29,759
Tot vijf, zes jaar geleden,

781
00:39:29,760 --> 00:39:34,019
we zijn begonnen met het analyseren van menselijke bewegingen met AI.

782
00:39:34,020 --> 00:39:38,099
Dus in principe zijn we in staat
om een AI-model te trainen

783
00:39:38,100 --> 00:39:42,449
met beweging van veel
van verschillende optredens

784
00:39:42,450 --> 00:39:46,979
en dan kunnen we een genereren
prestatie door erom te vragen.

785
00:39:46,980 --> 00:39:48,809
Je zult het kunnen
animeer het script direct

786
00:39:48,810 --> 00:39:51,449
om het eenmaal te screenen met behulp van AI
visueel dingen kan zien.

787
00:39:51,450 --> 00:39:54,029
Nieuwe hulpmiddelen
aangedreven door complexe algoritmen

788
00:39:54,030 --> 00:39:55,979
maken het onmogelijke mogelijk.

789
00:39:55,980 --> 00:39:58,319
Stel je voor dat je adembenemende landschappen creëert

790
00:39:58,320 --> 00:39:59,819
met slechts een paar toetsaanslagen,

791
00:39:59,820 --> 00:40:01,409
of karakters tot leven brengen

792
00:40:01,410 --> 00:40:03,693
met een ongekend detailniveau.

793
00:40:05,730 --> 00:40:07,631
Een typische dagtaak.

794
00:40:07,632 --> 00:40:10,529
Ach, wij kiezen.

795
00:40:10,530 --> 00:40:12,419
Zoals AI wordt
geavanceerder,

796
00:40:12,420 --> 00:40:13,979
zorgen over de impact ervan

797
00:40:13,980 --> 00:40:16,799
in de animatiesector groeit het personeelsbestand.

798
00:40:16,800 --> 00:40:19,229
Zal de menselijke aanraking dat ook zijn?
essentieel voor animatie

799
00:40:19,230 --> 00:40:21,389
verloren gaan in het streven naar efficiëntie?

800
00:40:21,390 --> 00:40:24,209
Het grootste deel van het kunstenaarschap is techniek,

801
00:40:24,210 --> 00:40:28,829
en die techniek is
aangeleerd en herhaald.

802
00:40:28,830 --> 00:40:32,129
Weet je, de meeste artiesten zijn dat
gewoon een techniek herhalen.

803
00:40:32,130 --> 00:40:34,949
Ik geef een workshop om kunstenaars te helpen

804
00:40:34,950 --> 00:40:38,399
en schrijvers ethisch integreren
AI in hun workflow

805
00:40:38,400 --> 00:40:39,659
om ze productiever te maken.

806
00:40:39,660 --> 00:40:41,909
En uiteindelijk betere artiesten.

807
00:40:41,910 --> 00:40:43,499
Deze gereedschappen
kan afbeeldingen genereren

808
00:40:43,500 --> 00:40:46,229
uit tekst, aanwijzingen,
complexe animaties maken

809
00:40:46,230 --> 00:40:49,829
van eenvoudige schetsen, en zelfs
assisteren bij het schrijven van scripts.

810
00:40:49,830 --> 00:40:52,019
De potentiële voordelen zijn onmiskenbaar.

811
00:40:52,020 --> 00:40:53,759
U kunt AI gebruiken om uw aantekeningen te maken,

812
00:40:53,760 --> 00:40:55,589
maar het helpt niet
het creatieve proces.

813
00:40:55,590 --> 00:40:57,179
Het helpt niet mee
met de ideeën komen,

814
00:40:57,180 --> 00:40:59,429
het helpt niet bij het uitvoeren van de ideeën.

815
00:40:59,430 --> 00:41:01,439
AI kan
automatiseer vervelende taken,

816
00:41:01,440 --> 00:41:02,969
waardoor kunstenaars zich kunnen concentreren

817
00:41:02,970 --> 00:41:04,923
over de creatieve aspecten van hun werk.

818
00:41:07,230 --> 00:41:09,119
Echter, een van de meest urgente zorgen

819
00:41:09,120 --> 00:41:11,159
is het potentieel voor banenverplaatsing,

820
00:41:11,160 --> 00:41:14,039
vooral onder beginnende posities,

821
00:41:14,040 --> 00:41:16,940
waardoor het voor nieuwkomers moeilijker wordt
om door te breken in de industrie.

822
00:41:17,850 --> 00:41:20,309
Dat zeg ik niet
ze zullen verhongeren.

823
00:41:20,310 --> 00:41:24,119
Ik zeg dat AI, net als al het andere

824
00:41:24,120 --> 00:41:28,173
gaat wat banen genereren en
het zal anderen wegnemen.

825
00:41:29,700 --> 00:41:32,909
Het ding over AI is dat
vervangt het advertentiemateriaal niet.

826
00:41:32,910 --> 00:41:35,099
Het vervangt alle
mensen die niet creatief zijn

827
00:41:35,100 --> 00:41:38,219
maar behulpzaam in de
pijpleiding, in het proces,

828
00:41:38,220 --> 00:41:42,479
daardoor enorm verminderen
kosten voor de individuele maker

829
00:41:42,480 --> 00:41:47,480
en dat verwijderen
economisch poortwachtersblok

830
00:41:47,610 --> 00:41:49,709
tussen een kunstenaar die het talent heeft

831
00:41:49,710 --> 00:41:51,119
en het vermogen om iets te doen,

832
00:41:51,120 --> 00:41:53,189
maar niet de enorme middelen die daarvoor nodig zijn

833
00:41:53,190 --> 00:41:57,059
door een verouderde montage
lijn industrieel systeem.

834
00:41:57,060 --> 00:41:59,549
Ondanks de
zorgen rond AI,

835
00:41:59,550 --> 00:42:01,829
veel marktleiders blijven optimistisch.

836
00:42:01,830 --> 00:42:05,159
Ze geloven dat terwijl
AI kan een krachtig hulpmiddel zijn,

837
00:42:05,160 --> 00:42:08,579
het kan de mens niet vervangen
element dat zo cruciaal is.

838
00:42:08,580 --> 00:42:11,609
Je moet nog weten hoe
iemands hart te bereiken

839
00:42:11,610 --> 00:42:14,699
en deel een persoonlijke ervaring
waarbij ze taal gebruiken

840
00:42:14,700 --> 00:42:17,639
en termen en deze voldoende manipuleren

841
00:42:17,640 --> 00:42:19,859
dat ze voelen wat jij wilt dat ze voelen.

842
00:42:19,860 --> 00:42:21,599
AI gaat dat niet doen.

843
00:42:21,600 --> 00:42:23,579
Een recente
brancheonderzoek is gebleken

844
00:42:23,580 --> 00:42:25,409
een onthutsende statistiek.

845
00:42:25,410 --> 00:42:27,779
78% van de animatiebedrijven verwacht dit

846
00:42:27,780 --> 00:42:30,779
generatief te integreren
AI in hun workflows

847
00:42:30,780 --> 00:42:32,909
binnen de komende drie jaar.

848
00:42:32,910 --> 00:42:33,809
Het is een goede zaak.

849
00:42:33,810 --> 00:42:37,979
Vraag AI nooit, nooit om creatief te zijn.

850
00:42:37,980 --> 00:42:40,229
Daar is het niet voor
en daar is het niet goed in.

851
00:42:40,230 --> 00:42:42,809
Wat AI zou kunnen doen, is dat het kan
help je een showrunner te worden

852
00:42:42,810 --> 00:42:44,699
in je eigen kantoor aan huis.

853
00:42:44,700 --> 00:42:49,379
U kunt profiteren van de voordelen
van assistentie en typisten

854
00:42:49,380 --> 00:42:51,179
en geestelijken en onderzoekers,

855
00:42:51,180 --> 00:42:53,129
en je moet bestellen
je eigen lunch, het spijt me,

856
00:42:53,130 --> 00:42:55,319
maar je zult dat allemaal hebben
zonder het compromis

857
00:42:55,320 --> 00:42:57,539
van zorgen over de vraag of
of niet de mensen die betalen

858
00:42:57,540 --> 00:43:02,219
want dat zijn al die mensen
Ik zal je grappen leuk vinden.

859
00:43:02,220 --> 00:43:04,859
Het is de mens
aanraking waardoor we verbinding kunnen maken

860
00:43:04,860 --> 00:43:07,829
met publiek op a
diep emotioneel niveau.

861
00:43:07,830 --> 00:43:09,749
En het is deze verbinding
dat zal doorgaan

862
00:43:09,750 --> 00:43:14,369
om animatie krachtig te maken
en duurzame kunstvorm.

863
00:43:14,370 --> 00:43:16,769
We zullen nooit zonder behoefte komen te zitten

864
00:43:16,770 --> 00:43:20,369
voor optredens op maat.

865
00:43:20,370 --> 00:43:22,559
Die blijven dus bestaan.

866
00:43:22,560 --> 00:43:25,653
Je gaat nooit vervangen
alle acteurs in een film.

867
00:43:29,100 --> 00:43:31,409
We moeten dus naar boven komen
met nieuwe businessmodellen

868
00:43:31,410 --> 00:43:36,410
voor hoe makers krijgen
gecompenseerd, makers krijgen krediet,

869
00:43:36,450 --> 00:43:39,119
makers worden bij het gesprek betrokken

870
00:43:39,120 --> 00:43:42,989
over hoe AI wordt ingezet
hun respectievelijke disciplines.

871
00:43:42,990 --> 00:43:47,609
Dat is de enige weg vooruit
voor hoe we dat zeker kunnen weten

872
00:43:47,610 --> 00:43:51,239
dat AI echt wordt
een copiloot voor makers

873
00:43:51,240 --> 00:43:53,189
in plaats van een hulpmiddel te zijn,

874
00:43:53,190 --> 00:43:56,309
die de creatieve industrie ontwricht,

875
00:43:56,310 --> 00:43:59,549
of het nu in film, televisie, schrijven is.

876
00:43:59,550 --> 00:44:04,169
We zien dus een enorme
toename van het aantal ingediende zaken.

877
00:44:04,170 --> 00:44:07,199
Class action-rechtszaken,
mensen zoals Sarah Silverman.

878
00:44:07,200 --> 00:44:08,609
Het heet "De bedplasser",

879
00:44:08,610 --> 00:44:12,689
verhalen over moed,
verlossing en plassen, het is schattig.

880
00:44:12,690 --> 00:44:15,599
Haar boek is een van de stukken

881
00:44:15,600 --> 00:44:18,959
van materialen die aan ChatGPT zijn ingevoerd.

882
00:44:18,960 --> 00:44:21,749
Ze klaagt OpenAI aan in een class action

883
00:44:21,750 --> 00:44:23,249
terwijl andere auteurs zeggen:

884
00:44:23,250 --> 00:44:26,609
Hallo, dit is mijn materiaal
dat u gebruikt

885
00:44:26,610 --> 00:44:29,249
om uw grote taalmodel te trainen.

886
00:44:29,250 --> 00:44:32,969
De uitvoer is gebaseerd op mijn copyright,

887
00:44:32,970 --> 00:44:35,519
en dat zou ik ook moeten zijn
op een of andere manier gecompenseerd.

888
00:44:35,520 --> 00:44:37,649
En dat hebben jullie niet gedaan
heeft mij daarvoor gecompenseerd.

889
00:44:37,650 --> 00:44:39,719
Ik heb veel tijd aan het boek besteed

890
00:44:39,720 --> 00:44:41,999
en de video is volkomen halfslachtig.

891
00:44:42,000 --> 00:44:46,259
De grote zaak waar iedereen op zit te wachten

892
00:44:46,260 --> 00:44:50,339
dat het bedrijf naar beneden komt,
wat een aantal jaren zal duren,

893
00:44:50,340 --> 00:44:53,260
is de New York Times heeft OpenAI aangeklaagd

894
00:44:54,390 --> 00:44:56,789
en Microsoft en veel van deze platforms

895
00:44:56,790 --> 00:45:00,899
waardoor grote taal ontstond
modellen om dezelfde redenen

896
00:45:00,900 --> 00:45:04,139
dat ze gebruik hebben gemaakt van de
Artikelen uit de New York Times

897
00:45:04,140 --> 00:45:06,689
om hun modellen te trainen,

898
00:45:06,690 --> 00:45:10,259
en daarom hebben ze dat ook
inbreuk gemaakt op hun auteursrecht.

899
00:45:10,260 --> 00:45:12,400
Elke keer dat u de AI ondervraagt,

900
00:45:13,890 --> 00:45:17,009
je zou moeten weten welk deel
van het resultaat kwam van jou

901
00:45:17,010 --> 00:45:18,719
en je zou een percentage moeten krijgen,

902
00:45:18,720 --> 00:45:21,599
maar dat is ontzettend moeilijk.

903
00:45:21,600 --> 00:45:25,109
Dus wat ons bedrijf wil doen

904
00:45:25,110 --> 00:45:28,919
is dat het trainingsgedeelte is
waar je mensen compenseert

905
00:45:28,920 --> 00:45:32,669
omdat we wel precies weten hoe we trainen

906
00:45:32,670 --> 00:45:35,669
en waarmee we deze modellen trainden.

907
00:45:35,670 --> 00:45:39,269
Wij weten het niet precies
welke combinatie is gebruikt

908
00:45:39,270 --> 00:45:44,270
om het resultaat te krijgen, maar wij
weet wel wat we erin stoppen.

909
00:45:44,730 --> 00:45:47,069
Terwijl AI voortschrijdt
naar onbekend terrein,

910
00:45:47,070 --> 00:45:50,519
onze vertrouwde rechtssystemen
zijn bezig om bij te blijven.

911
00:45:50,520 --> 00:45:55,049
De belangrijkste juridische
ontwikkeling, zou ik zeggen,

912
00:45:55,050 --> 00:45:58,439
is dat toen ik AI begon te onderwijzen

913
00:45:58,440 --> 00:46:01,709
in de wet van 2017,

914
00:46:01,710 --> 00:46:04,799
onze syllabus bevatte geen wetten

915
00:46:04,800 --> 00:46:06,869
omdat die er niet waren.

916
00:46:06,870 --> 00:46:09,239
Van aansprakelijkheid
problemen met ethische dilemma’s,

917
00:46:09,240 --> 00:46:10,889
het juridische landschap is lastig

918
00:46:10,890 --> 00:46:12,989
met ongekende uitdagingen.

919
00:46:12,990 --> 00:46:16,109
Snel vooruit naar 2025,

920
00:46:16,110 --> 00:46:19,829
er komen nu wetten in de boeken,

921
00:46:19,830 --> 00:46:21,719
dus mensen zijn geïnteresseerd.

922
00:46:21,720 --> 00:46:24,809
De wetgevende macht
geïnteresseerd in het maken van wetten.

923
00:46:24,810 --> 00:46:26,219
Allereerst de miljoen dollar

924
00:46:26,220 --> 00:46:28,049
vraag aansprakelijkheid.

925
00:46:28,050 --> 00:46:29,939
Wanneer AI-systemen beslissingen nemen,

926
00:46:29,940 --> 00:46:32,219
vooral die met
gevolgen in de echte wereld,

927
00:46:32,220 --> 00:46:34,709
wie is uiteindelijk verantwoordelijk?

928
00:46:34,710 --> 00:46:38,609
Laten we zeggen een zelfrijdende auto
uitwijkt om een voetganger te ontwijken,

929
00:46:38,610 --> 00:46:41,429
maar veroorzaakt uiteindelijk een opstapeling van meerdere auto's.

930
00:46:41,430 --> 00:46:42,899
Wie heeft de schuld?

931
00:46:42,900 --> 00:46:43,889
De eigenaar van de auto,

932
00:46:43,890 --> 00:46:46,949
de fabrikant van de AI-software,

933
00:46:46,950 --> 00:46:49,979
of misschien moeten we het plaatsen
de auto zelf op proef.

934
00:46:49,980 --> 00:46:51,419
Lastig, nietwaar?

935
00:46:51,420 --> 00:46:54,359
Met AI is het zo anders,

936
00:46:54,360 --> 00:46:57,749
en dat gaat het ook worden
onze wereld zo revolutionair veranderen

937
00:46:57,750 --> 00:47:00,629
dat ik denk dat wetgevers
zou het niet moeten aanvallen

938
00:47:00,630 --> 00:47:02,756
vanuit een traditioneel perspectief,

939
00:47:02,757 --> 00:47:06,749
en ze moeten echt wat doen
buiten de gebaande paden denken.

940
00:47:06,750 --> 00:47:08,489
Traditioneel
juridische kaders zijn afhankelijk

941
00:47:08,490 --> 00:47:10,889
over concepten van menselijke opzet en nalatigheid

942
00:47:10,890 --> 00:47:12,929
die een beetje wazig worden als we te maken hebben

943
00:47:12,930 --> 00:47:15,329
met regels code en algoritmen.

944
00:47:15,330 --> 00:47:17,699
Moeten we AI als een hulpmiddel behandelen?

945
00:47:17,700 --> 00:47:20,399
waar de gebruiker zich bevindt
verantwoordelijk voor zijn daden?

946
00:47:20,400 --> 00:47:22,619
Of wordt AI zo geavanceerd,

947
00:47:22,620 --> 00:47:25,619
zo autonoom dat het rechtvaardigt
een aparte juridische status?

948
00:47:25,620 --> 00:47:28,349
Misschien zou het een wet moeten zijn

949
00:47:28,350 --> 00:47:32,129
voor mensen die bepaalde soorten AI ontwikkelen,

950
00:47:32,130 --> 00:47:34,109
Weet je, we noemen het een hoog risico.

951
00:47:34,110 --> 00:47:35,519
Misschien hebben bepaalde mensen dat nodig

952
00:47:35,520 --> 00:47:37,319
om bij die ontwikkeling aanwezig te zijn,

953
00:47:37,320 --> 00:47:38,819
Of het nu een ethicus is,

954
00:47:38,820 --> 00:47:42,569
of het een persoon is
een andere achtergrond

955
00:47:42,570 --> 00:47:44,159
verschillende perspectieven naar voren te brengen

956
00:47:44,160 --> 00:47:47,819
om dit stukje technologie te ontwikkelen

957
00:47:47,820 --> 00:47:51,423
die onze invloed kunnen uitoefenen
de samenleving op grote schaal.

958
00:47:58,050 --> 00:48:00,659
AI-systemen zijn dat wel
getraind op grote hoeveelheden data,

959
00:48:00,660 --> 00:48:04,529
en helaas kunnen die gegevens weerspiegelen
menselijke vooroordelen en vooroordelen.

960
00:48:04,530 --> 00:48:07,499
Dit is een oud voorbeeld van een Nikon camera

961
00:48:07,500 --> 00:48:11,489
die gezichtsbehandeling wilde gebruiken
herkenningstechnologie

962
00:48:11,490 --> 00:48:14,819
om het aan de cameraman te vertellen

963
00:48:14,820 --> 00:48:17,129
wanneer iemand heeft geknipperd of niet.

964
00:48:17,130 --> 00:48:21,779
En dus zou je een
foto, het zou het gezicht lezen,

965
00:48:21,780 --> 00:48:25,409
en als de ogen gesloten waren, zou het zeggen:

966
00:48:25,410 --> 00:48:29,099
knipperdetectie, wil je
wil je deze foto nog een keer maken?

967
00:48:29,100 --> 00:48:31,289
En wat ze niet hebben gedaan

968
00:48:31,290 --> 00:48:36,290
was de camera aan het trainen
veel verschillende gezichten.

969
00:48:36,660 --> 00:48:39,719
En dus, elke keer dat het een Aziatisch gezicht zag,

970
00:48:39,720 --> 00:48:42,029
het zou zeggen: heb je geknipperd?

971
00:48:42,030 --> 00:48:46,083
Dat was dus een bias in de data.

972
00:48:47,460 --> 00:48:48,959
Hebben we nodig
programmeren in moraliteit?

973
00:48:48,960 --> 00:48:51,419
En zo ja, wiens moraal
hebben we het over?

974
00:48:51,420 --> 00:48:54,389
Dus als het om grote bedrijven gaat,

975
00:48:54,390 --> 00:48:58,259
er kunnen problemen zijn met HR en werving

976
00:48:58,260 --> 00:49:00,599
met behulp van kunstmatige intelligentiesoftware

977
00:49:00,600 --> 00:49:02,489
voor het screenen van cv's,

978
00:49:02,490 --> 00:49:04,799
kandidaten op verschillende manieren screenen.

979
00:49:04,800 --> 00:49:08,909
Er zijn nu nieuwe wetten
transparantie vereisen,

980
00:49:08,910 --> 00:49:11,909
het bekendmaken van het feit dat
ze gebruiken deze AI-tools

981
00:49:11,910 --> 00:49:13,173
bij hun aanwerving.

982
00:49:14,310 --> 00:49:16,319
Die waardevol
handelsmerken en auteursrechten

983
00:49:16,320 --> 00:49:18,929
worden geconfronteerd met een geheel nieuw balspel met AI.

984
00:49:18,930 --> 00:49:22,589
Laten we ons een AI-systeem voorstellen
dat pakkende deuntjes voortbrengt

985
00:49:22,590 --> 00:49:26,069
of schildert meesterwerken die
zou Van Gogh doen huilen.

986
00:49:26,070 --> 00:49:27,899
Wie bezit de rechten op deze creaties?

987
00:49:27,900 --> 00:49:30,089
De programmeur, de gebruiker van het AI-systeem,

988
00:49:30,090 --> 00:49:33,809
of verdient de AI zelf
een stukje van de auteursrechttaart?

989
00:49:33,810 --> 00:49:36,329
AI wordt geen
probleem voor het auteursrecht.

990
00:49:36,330 --> 00:49:38,609
Het weet auteursrecht te omzeilen.

991
00:49:38,610 --> 00:49:40,259
En als u zich zorgen maakt over auteursrechten,

992
00:49:40,260 --> 00:49:41,510
Ik heb een idee voor je.

993
00:49:42,360 --> 00:49:44,369
Als je klaar bent met het vragen aan de AI

994
00:49:44,370 --> 00:49:46,049
om iets voor je te doen, vertel het dan,

995
00:49:46,050 --> 00:49:48,239
Vergeet niet om dit te vermijden
elke inbreuk op het auteursrecht,

996
00:49:48,240 --> 00:49:50,429
en dat zal ook gebeuren, omdat het kan lezen

997
00:49:50,430 --> 00:49:53,309
over welke inbreuk op het auteursrecht
is beter dan welke advocaat dan ook

998
00:49:53,310 --> 00:49:54,929
en het kan het in gedachten houden.

999
00:49:54,930 --> 00:49:59,069
Kleine bedrijven, sommige
valkuilen die veel voorkomen

1000
00:49:59,070 --> 00:50:01,379
hebben vooral betrekking op generatieve AI.

1001
00:50:01,380 --> 00:50:06,029
Ze proberen erachter te komen
manieren om dingen goedkoper te doen,

1002
00:50:06,030 --> 00:50:09,659
geen mensen hoeven inhuren
om het logo te maken,

1003
00:50:09,660 --> 00:50:13,919
maak de blogpost, druk erop
uit sociale media marketing,

1004
00:50:13,920 --> 00:50:16,949
maak slogans, misschien T-shirts.

1005
00:50:16,950 --> 00:50:20,189
Dus echt worstelen met problemen

1006
00:50:20,190 --> 00:50:23,489
van intellectueel eigendom
eigendom, auteursrechtkwesties,

1007
00:50:23,490 --> 00:50:26,138
al deze nuances in
de generatieve AI-ruimte.

1008
00:50:27,690 --> 00:50:28,919
En hoe zit het met AI-systemen

1009
00:50:28,920 --> 00:50:32,142
die zijn getraind in auteursrechtelijk beschermd
materiaal, is dat fair use?

1010
00:50:34,860 --> 00:50:37,349
Of wagen we ons in de troebele wateren

1011
00:50:37,350 --> 00:50:39,381
van inbreuk op intellectueel eigendom?

1012
00:50:43,620 --> 00:50:47,283
Dus wie is eigenaar van generatieve AI?

1013
00:50:48,930 --> 00:50:53,339
De vraag is eigenlijk zijn
vandaag in de rechtbank beantwoord.

1014
00:50:53,340 --> 00:50:56,549
Dat is de grote vraag
waar iedereen mee worstelt,

1015
00:50:56,550 --> 00:50:59,729
en hoe ik het het beste kan uitleggen

1016
00:50:59,730 --> 00:51:04,379
is hoeveel heb je,

1017
00:51:04,380 --> 00:51:06,659
de maker of de auteur,

1018
00:51:06,660 --> 00:51:09,779
in hoeverre heb je AI als hulpmiddel gebruikt,

1019
00:51:09,780 --> 00:51:12,149
of hoeveel heb je het gebruikt?

1020
00:51:12,150 --> 00:51:16,109
tot gewoon helemaal
repliceren of uitbraken,

1021
00:51:16,110 --> 00:51:18,873
of gewoon kopiëren en plakken
wat ze je ook gaven?

1022
00:51:20,220 --> 00:51:21,659
Terwijl AI de lijnen vervaagt

1023
00:51:21,660 --> 00:51:23,489
van auteurschap en creativiteit,

1024
00:51:23,490 --> 00:51:26,009
onze traditionele opvattingen
van intellectueel eigendom

1025
00:51:26,010 --> 00:51:28,053
worden uitgedaagd als nooit tevoren.

1026
00:51:29,400 --> 00:51:31,709
Een recente trend is het uploaden van een foto

1027
00:51:31,710 --> 00:51:33,569
en converteer deze naar een illustratie

1028
00:51:33,570 --> 00:51:35,519
in de stijl van Studio Ghibli,

1029
00:51:35,520 --> 00:51:37,799
waarvan velen geloven dat het in strijd is met het ethos

1030
00:51:37,800 --> 00:51:39,509
van de gerenommeerde animatiestudio

1031
00:51:39,510 --> 00:51:42,329
en regisseur Hayao Miyazaki.

1032
00:51:42,330 --> 00:51:47,129
Vanuit het perspectief van de kunstenaar,
ze kunnen aan twee kanten vallen.

1033
00:51:47,130 --> 00:51:49,049
Deze kunstenaar in het bijzonder

1034
00:51:49,050 --> 00:51:51,869
heeft een meer traditionele
perspectief van zijn kunst.

1035
00:51:51,870 --> 00:51:53,549
Hij wil niet noodzakelijk mensen

1036
00:51:53,550 --> 00:51:56,339
om gewoon te gniffelen
zichzelf op sociale media

1037
00:51:56,340 --> 00:52:00,209
en neem al zijn harde
werken en overal neerleggen.

1038
00:52:00,210 --> 00:52:05,210
Maar ik denk niet hetzelfde bedrag

1039
00:52:05,340 --> 00:52:08,129
van de mensen zou zelfs weten wie hij is,

1040
00:52:08,130 --> 00:52:10,439
maar vanwege het feit dat dit gebeurt.

1041
00:52:10,440 --> 00:52:12,869
Heel vaak dus
wat er uiteindelijk gebeurt

1042
00:52:12,870 --> 00:52:17,870
is er sprake van een renaissance
van deze oudere kunstenaars,

1043
00:52:17,910 --> 00:52:21,119
of het nu is, weet je,
gebruik van hun muziek,

1044
00:52:21,120 --> 00:52:22,229
gebruik van hun kunst.

1045
00:52:22,230 --> 00:52:24,809
En het creëert daadwerkelijk
een nieuwe markt voor hen,

1046
00:52:24,810 --> 00:52:28,559
een nieuw publiek dat zij
had het niet eerder verwacht.

1047
00:52:28,560 --> 00:52:32,676
Dus het is echt, weet je,
een evenwicht tussen de twee.

1048
00:52:32,677 --> 00:52:36,299
Het vakgebied AI
evolueert in razend tempo

1049
00:52:36,300 --> 00:52:38,549
en de juridische uitdagingen gaan alleen maar verder

1050
00:52:38,550 --> 00:52:40,713
complexer en genuanceerder worden.

1051
00:52:47,010 --> 00:52:49,769
Heb je je ooit afgevraagd hoe je sociaal bent?
mediafeeds lijken altijd

1052
00:52:49,770 --> 00:52:52,379
precies weten wat je wilt zien?

1053
00:52:52,380 --> 00:52:53,969
Met sociale media kun je dat bereiken

1054
00:52:53,970 --> 00:52:56,459
rechtstreeks aan mensen, dat zal wel zo zijn
je publiek kunt bereiken.

1055
00:52:56,460 --> 00:52:57,479
Wat betekent dit?

1056
00:52:57,480 --> 00:52:59,699
Instagram-gebruik
machine learning-algoritmen

1057
00:52:59,700 --> 00:53:00,989
om uw gedrag te analyseren,

1058
00:53:00,990 --> 00:53:02,999
zoals welke foto's je leuk vindt, wie je volgt,

1059
00:53:03,000 --> 00:53:05,849
en zelfs hoe lang je
besteden aan het kijken naar een bericht.

1060
00:53:05,850 --> 00:53:07,499
Door dit te doen, wordt uw feed op maat gemaakt

1061
00:53:07,500 --> 00:53:10,319
om je te laten zien dat je tevreden bent
waarschijnlijk mee te maken hebben.

1062
00:53:10,320 --> 00:53:13,859
Het is alsof je een persoonlijke hebt
curator minus het hoge salaris.

1063
00:53:13,860 --> 00:53:16,019
De race moet migreren naar AI.

1064
00:53:16,020 --> 00:53:18,419
Wie kan een betere voorspelling bouwen?
voorbeeld van jouw gedrag?

1065
00:53:18,420 --> 00:53:20,549
Dus daar ben je, je bent ongeveer
om een YouTube-video af te spelen.

1066
00:53:20,550 --> 00:53:22,199
Je denkt dat je dat gaat doen
bekijk deze ene video

1067
00:53:22,200 --> 00:53:23,849
en dan word je wakker
twee uur later en zeg:

1068
00:53:23,850 --> 00:53:25,469
Oh, mijn God, wat is er net gebeurd?

1069
00:53:25,470 --> 00:53:26,789
En het antwoord is omdat je dat had

1070
00:53:26,790 --> 00:53:28,833
een supercomputer gericht op je hersenen.

1071
00:53:29,940 --> 00:53:32,009
Laten we vervolgens
over Facebook gesproken.

1072
00:53:32,010 --> 00:53:34,079
Onthoud wanneer je vriend een foto heeft geplaatst

1073
00:53:34,080 --> 00:53:37,739
van die epische vakantie en
Facebook heeft voorgesteld om ze te taggen?

1074
00:53:37,740 --> 00:53:40,589
Dat is AI-aangedreven gezichtsherkenning.

1075
00:53:40,590 --> 00:53:42,809
Deze technologie kan gezichten op foto's identificeren

1076
00:53:42,810 --> 00:53:44,313
bijna net zo goed als mensen dat kunnen.

1077
00:53:46,020 --> 00:53:50,699
Elke keer dat u gegevens invoert
in deze AI-modellen,

1078
00:53:50,700 --> 00:53:52,143
het leert van jou.

1079
00:53:53,100 --> 00:53:54,899
Dus je leert het

1080
00:53:54,900 --> 00:53:59,900
en je draagt bij aan de educatie ervan.

1081
00:54:00,210 --> 00:54:04,079
Dus welke gegevens stop je erin?

1082
00:54:04,080 --> 00:54:07,960
dat je het goed vindt om het gratis te geven

1083
00:54:08,820 --> 00:54:11,969
gebaseerd op, weet je, welke output je krijgt?

1084
00:54:11,970 --> 00:54:14,883
YouTube, de koning
van video, is niet anders.

1085
00:54:16,320 --> 00:54:19,263
Ooit gevallen door een konijn
gat met video's om 02:00 uur?

1086
00:54:20,100 --> 00:54:21,723
Ja, AI is de schuldige.

1087
00:54:22,560 --> 00:54:24,779
Het aanbevelingssysteem van YouTube analyseert

1088
00:54:24,780 --> 00:54:26,759
uw kijkgeschiedenis en stelt video's voor

1089
00:54:26,760 --> 00:54:28,439
je zult er waarschijnlijk van genieten.

1090
00:54:28,440 --> 00:54:31,829
Het houdt ons vast aan de
scherm voor beter of slechter,

1091
00:54:31,830 --> 00:54:34,589
maar het gaat niet alleen om
om je te vermaken.

1092
00:54:34,590 --> 00:54:38,039
Platformen zoals Facebook en
Instagram gebruikt AI om te detecteren

1093
00:54:38,040 --> 00:54:39,629
en schadelijke inhoud verwijderen,

1094
00:54:39,630 --> 00:54:41,849
van haatzaaiende uitlatingen tot expliciet geweld.

1095
00:54:41,850 --> 00:54:44,879
Het is niet perfect, maar het is een
stap in de goede richting.

1096
00:54:44,880 --> 00:54:47,459
Het is alsof je een
aangepaste digitale wereld

1097
00:54:47,460 --> 00:54:49,259
speciaal voor jou op maat gemaakt.

1098
00:54:49,260 --> 00:54:54,260
Maar onthoud, met grote kracht
brengt een grote verantwoordelijkheid met zich mee.

1099
00:54:57,840 --> 00:55:00,569
De AI wordt erop getraind
alle internetgegevens.

1100
00:55:00,570 --> 00:55:02,129
Maar wie heeft deze gegevens gegenereerd?

1101
00:55:02,130 --> 00:55:05,579
Nou ja, een groot deel van
het is door mensen gegenereerd.

1102
00:55:05,580 --> 00:55:06,839
Maar hoe dan ook, vandaag ga ik...

1103
00:55:06,840 --> 00:55:08,219
AI wordt zelfs slim,

1104
00:55:08,220 --> 00:55:11,099
het kan dingen creëren,
tekst, afbeeldingen en zelfs muziek.

1105
00:55:11,100 --> 00:55:13,559
Ik neem gewoon mijn ochtendbad,

1106
00:55:13,560 --> 00:55:15,239
gewoon een beetje rondspetteren.

1107
00:55:15,240 --> 00:55:16,889
Dit
zelfleren is een groot probleem.

1108
00:55:16,890 --> 00:55:19,559
Het betekent dat AI dat kan
zichzelf mogelijk verbeteren,

1109
00:55:19,560 --> 00:55:21,569
steeds slimmer en sneller.

1110
00:55:21,570 --> 00:55:23,389
Steeds meer gegevens
dat komt op internet

1111
00:55:23,390 --> 00:55:26,549
feitelijk door AI zelf wordt gegenereerd,

1112
00:55:26,550 --> 00:55:29,399
en het wordt nog steeds gebruikt
soms opzettelijk,

1113
00:55:29,400 --> 00:55:33,539
soms per ongeluk
train steeds betere AI.

1114
00:55:33,540 --> 00:55:35,369
Laten we zeggen
een AI schrijft een verhaal,

1115
00:55:35,370 --> 00:55:38,429
het is een beetje onhandig, maar
Hé, het is leerzaam.

1116
00:55:38,430 --> 00:55:41,399
Een andere AI leest dit
verhaal en leert ervan.

1117
00:55:41,400 --> 00:55:45,059
De tweede AI is aan het leren
van de fouten van de eerste AI.

1118
00:55:45,060 --> 00:55:47,639
Deze feedbacklus kan tot een vernauwing leiden

1119
00:55:47,640 --> 00:55:49,379
van het begrip van AI.

1120
00:55:49,380 --> 00:55:50,879
Als een telefoonspel,

1121
00:55:50,880 --> 00:55:54,149
de originele informatie krijgt
bij elke iteratie vervormd.

1122
00:55:54,150 --> 00:55:55,619
In zekere zin zou je kunnen discussiëren

1123
00:55:55,620 --> 00:55:57,779
dat het misschien meer gegevens voor AI creëert

1124
00:55:57,780 --> 00:55:59,999
en dat wordt vaak gedacht
van als een goede zaak.

1125
00:56:00,000 --> 00:56:02,609
Maar daar zit ook enige nuance in

1126
00:56:02,610 --> 00:56:06,419
waar niet alleen meer gegevens, jij
hebben ook meer uiteenlopende gegevens nodig.

1127
00:56:06,420 --> 00:56:09,389
Gegevens die feitelijk correct zijn.

1128
00:56:09,390 --> 00:56:12,509
Vaak zijn het de gegevens
gegenereerd wordt weerspiegeld

1129
00:56:12,510 --> 00:56:16,199
van zijn trainingsbronnen, die
kan zijn eigen vooroordelen hebben.

1130
00:56:16,200 --> 00:56:18,479
En dat alles wordt weerspiegeld

1131
00:56:18,480 --> 00:56:20,639
in deze door AI gegenereerde datasets,

1132
00:56:20,640 --> 00:56:23,579
die vervolgens gebruikt worden
om toekomstige AI-systemen te trainen.

1133
00:56:23,580 --> 00:56:24,719
We hebben allemaal vooroordelen,

1134
00:56:24,720 --> 00:56:27,539
die onbewuste neigingen
die ons oordeel kleuren.

1135
00:56:27,540 --> 00:56:30,719
AI kan deze vooroordelen erven
op basis van de gegevens waarop het is getraind,

1136
00:56:30,720 --> 00:56:33,869
en of die gegevens zichzelf zijn
gegenereerd door bevooroordeelde AI,

1137
00:56:33,870 --> 00:56:35,639
we hebben een probleem.

1138
00:56:35,640 --> 00:56:39,269
Stel je een AI voor die is getraind om te identificeren
veelbelovende sollicitanten.

1139
00:56:39,270 --> 00:56:42,299
Als de trainingsgegevens scheef zijn
richting bepaalde demografische groepen,

1140
00:56:42,300 --> 00:56:45,509
de AI zou deze groepen onterecht kunnen bevoordelen.

1141
00:56:45,510 --> 00:56:48,089
Dit zou kunnen voortduren
bestaande ongelijkheden,

1142
00:56:48,090 --> 00:56:50,519
waardoor de wereld minder eerlijk en rechtvaardiger wordt.

1143
00:56:50,520 --> 00:56:52,919
Als je een opleiding inschakelt
gegevens die gebrekkig zijn,

1144
00:56:52,920 --> 00:56:56,249
of niet specifiek
gerelateerd aan uw gebruiksscenario,

1145
00:56:56,250 --> 00:56:58,829
het zal niet werken voor de use case.

1146
00:56:58,830 --> 00:56:59,759
Dat kan een groot probleem zijn,

1147
00:56:59,760 --> 00:57:01,829
vooral als je dat bent
talen vertalen,

1148
00:57:01,830 --> 00:57:04,229
als je kijkt
mannelijk en vrouwelijk,

1149
00:57:04,230 --> 00:57:05,849
vooral in de Europese talen

1150
00:57:05,850 --> 00:57:08,609
of formaliteiten in de Aziatische talen.

1151
00:57:08,610 --> 00:57:12,719
Wanneer de systemen dat zijn
terugkomen met antwoorden,

1152
00:57:12,720 --> 00:57:16,919
het is getraind dat het dat niet kan
contextueel of creatief zijn,

1153
00:57:16,920 --> 00:57:19,829
het moet terugkomen met een werkelijke waarde.

1154
00:57:19,830 --> 00:57:22,859
Als het geen werkelijke kan vinden
waarde, het creëert er één.

1155
00:57:22,860 --> 00:57:24,899
Dat is wat bekend staat als een hallucinatie.

1156
00:57:24,900 --> 00:57:27,869
Een ander risico is
een afname van de datadiversiteit.

1157
00:57:27,870 --> 00:57:30,599
De echte wereld is rommelig,
vol verrassingen,

1158
00:57:30,600 --> 00:57:33,449
maar als AI alleen maar wordt blootgesteld
naar zijn eigen creaties,

1159
00:57:33,450 --> 00:57:35,759
het kan moeite hebben om ermee om te gaan
met deze complexiteit.

1160
00:57:35,760 --> 00:57:38,369
Het is alsof je leert over de
wereld uit slechts één boek.

1161
00:57:38,370 --> 00:57:39,509
Hoewel er een belofte is,

1162
00:57:39,510 --> 00:57:43,859
in zekere zin helpt het bij het oplossen
het probleem van dataschaarste.

1163
00:57:43,860 --> 00:57:46,589
Aan de andere kant, het
heeft veel meer zorg nodig

1164
00:57:46,590 --> 00:57:51,419
en wetenschappelijk onderzoek naar hoe
deze gegevens het beste verwerken

1165
00:57:51,420 --> 00:57:54,089
om het daadwerkelijk bruikbaar te maken
voor het bouwen van betere AI

1166
00:57:54,090 --> 00:57:57,753
in plaats van daadwerkelijk vast te houden
op enkele van zijn zwakke punten.

1167
00:57:58,680 --> 00:58:00,449
Vals
informatie kan worden versterkt

1168
00:58:00,450 --> 00:58:03,749
en bestendigd, creërend
een draaikolk van onwaarheid.

1169
00:58:03,750 --> 00:58:06,179
Laten we zeggen dat een AI genereert
nepnieuwsartikelen.

1170
00:58:06,180 --> 00:58:09,149
Een andere AI leest deze
artikelen als trainingsgegevens.

1171
00:58:09,150 --> 00:58:10,859
Deze tweede AI zou dan kunnen genereren

1172
00:58:10,860 --> 00:58:13,199
nog overtuigender nepnieuws.

1173
00:58:13,200 --> 00:58:15,989
Het resultaat van de overstroming van
verzonnen informatie,

1174
00:58:15,990 --> 00:58:18,419
vertrouwen uithollen en verdeeldheid zaaien.

1175
00:58:18,420 --> 00:58:19,949
Stel je voor dat iemand een video heeft vrijgegeven

1176
00:58:19,950 --> 00:58:22,619
van een politicus die kijkt
recht naar een camera en zeg:

1177
00:58:22,620 --> 00:58:24,629
Ik eet baby's als ontbijt.

1178
00:58:24,630 --> 00:58:25,859
Weet je, als mensen het willen geloven

1179
00:58:25,860 --> 00:58:27,119
een nieuwsartikel erover,

1180
00:58:27,120 --> 00:58:28,709
Natuurlijk zullen ze het geloven als ze het zien

1181
00:58:28,710 --> 00:58:30,749
dat zeggen de politici.

1182
00:58:30,750 --> 00:58:32,279
Door AI gegenereerde deepfakes

1183
00:58:32,280 --> 00:58:34,259
zorgen al voor zorgen.

1184
00:58:34,260 --> 00:58:36,899
Deze hyperrealistische video's
desinformatie kan verspreiden

1185
00:58:36,900 --> 00:58:38,789
en de publieke opinie manipuleren

1186
00:58:38,790 --> 00:58:41,459
met mogelijk verwoestende gevolgen.

1187
00:58:41,460 --> 00:58:44,129
Neem bijvoorbeeld de robocalls van Joe Biden.

1188
00:58:44,130 --> 00:58:46,349
Bij de tussentijdse verkiezingen

1189
00:58:46,350 --> 00:58:49,259
iemand heeft een AI gemaakt
van de stem van Joe Biden

1190
00:58:49,260 --> 00:58:51,539
en begon robocall te maken om te zeggen

1191
00:58:51,540 --> 00:58:54,029
dat deze verkiezingen niet belangrijk waren

1192
00:58:54,030 --> 00:58:56,399
en dat mensen hun stemmen moeten sparen

1193
00:58:56,400 --> 00:58:58,079
voor de presidentsverkiezingen.

1194
00:58:58,080 --> 00:59:00,299
Vooruit, wij
moeten waakzamer zijn

1195
00:59:00,300 --> 00:59:02,099
met wat we vertrouwen op internet.

1196
00:59:02,100 --> 00:59:04,049
Je kunt je afvragen of zij het zijn,

1197
00:59:04,050 --> 00:59:06,239
en ook als je dat daadwerkelijk zei,

1198
00:59:06,240 --> 00:59:08,039
Je zou kunnen zeggen: nee, ik was het niet.

1199
00:59:08,040 --> 00:59:11,493
Dus als we het erover hebben
hoe de systemen leren,

1200
00:59:12,360 --> 00:59:17,039
hoe het probeert te redeneren en
probeert context te creëren,

1201
00:59:17,040 --> 00:59:18,509
de manier waarop het in principe werkt

1202
00:59:18,510 --> 00:59:22,739
is door middel van een systeem dat we diepgaand leren.

1203
00:59:22,740 --> 00:59:25,469
De gouden trainingsgegevens
is dat gewoon, toch?

1204
00:59:25,470 --> 00:59:27,179
Het wordt niet zomaar van internet geplukt

1205
00:59:27,180 --> 00:59:31,199
of niet alleen maar een rechte lijn
output van een AI-systeem.

1206
00:59:31,200 --> 00:59:34,199
Het is de uitvoer die het AI-systeem uitvoert,

1207
00:59:34,200 --> 00:59:35,699
en dan komt er een mens binnen

1208
00:59:35,700 --> 00:59:37,949
en maakt perfect en
leert daar dan van.

1209
00:59:37,950 --> 00:59:40,439
Typisch wat wij zijn
het vinden van de beste oplossingen

1210
00:59:40,440 --> 00:59:44,429
is een combinatie van het laten komen van de AI

1211
00:59:44,430 --> 00:59:48,029
tot een algemene conclusie en
als er een mens binnenkomt

1212
00:59:48,030 --> 00:59:50,489
en post het om het perfect te maken.

1213
00:59:50,490 --> 00:59:53,519
Dus hoe
vermijden we deze valkuilen?

1214
00:59:53,520 --> 00:59:57,059
Ten eerste moeten we oplettend zijn
van de gegevens die we gebruiken om AI te trainen.

1215
00:59:57,060 --> 01:00:00,629
Volledig vertrouwend op door AI gegenereerde informatie
Gegevens zijn als het voeden van een kind

1216
01:00:00,630 --> 01:00:02,759
een dieet van niets anders dan snoep.

1217
01:00:02,760 --> 01:00:05,819
We moeten prioriteit geven aan door mensen beheerde gegevens,

1218
01:00:05,820 --> 01:00:08,399
zorgen voor diversiteit en nauwkeurigheid.

1219
01:00:08,400 --> 01:00:12,659
Persoonlijk geloof ik dat
om door AI gegenereerde gegevens te verkrijgen

1220
01:00:12,660 --> 01:00:16,139
een krachtige kracht te zijn
bij de ontwikkeling van AI-systemen,

1221
01:00:16,140 --> 01:00:20,069
het moet in samenhang bestaan
met menselijke voorkeuren,

1222
01:00:20,070 --> 01:00:21,419
door mensen gegenereerde gegevens.

1223
01:00:21,420 --> 01:00:25,559
Er moeten dus mechanismen zijn
waarin ook mensen spelen

1224
01:00:25,560 --> 01:00:28,259
een rol in het soort data dat wordt gebruikt

1225
01:00:28,260 --> 01:00:30,059
voor het trainen van deze systemen.

1226
01:00:30,060 --> 01:00:31,649
Denk aan
het als het toevoegen van vitamines

1227
01:00:31,650 --> 01:00:33,869
en mineralen in het dieet van AI.

1228
01:00:33,870 --> 01:00:35,969
Dit zal AI helpen een genuanceerder beeld te ontwikkelen

1229
01:00:35,970 --> 01:00:38,129
en evenwichtig begrip van de wereld.

1230
01:00:38,130 --> 01:00:40,799
Ten tweede moeten we waakzaam zijn tegen vooroordelen.

1231
01:00:40,800 --> 01:00:42,239
Net zoals wij streven naar eerlijkheid

1232
01:00:42,240 --> 01:00:44,099
en gelijkheid in onze samenlevingen,

1233
01:00:44,100 --> 01:00:47,879
we moeten deze inbedden
waarden in onze AI-systemen.

1234
01:00:47,880 --> 01:00:50,459
Dit betekent zorgvuldig
het controleren van AI-algoritmen

1235
01:00:50,460 --> 01:00:53,549
en het aanpakken van eventuele vooroordelen die zich voordoen.

1236
01:00:53,550 --> 01:00:56,369
Eindelijk moeten we dat doen
onthoud dat AI een hulpmiddel is,

1237
01:00:56,370 --> 01:00:58,649
geen vervanging voor het menselijk oordeel.

1238
01:00:58,650 --> 01:00:59,549
Ik denk als we terug zijn

1239
01:00:59,550 --> 01:01:02,729
op die ChatGPT Turing-testvraag,

1240
01:01:02,730 --> 01:01:05,429
Ik denk de Turingtest
moet ook evolueren.

1241
01:01:05,430 --> 01:01:09,629
Dat gold ook voor ChatGPT-4.5
slagen voor de Turing-test?

1242
01:01:09,630 --> 01:01:12,029
Ja, en tijdens je volgende chatsessies,

1243
01:01:12,030 --> 01:01:13,632
Je vraagt je misschien af,

1244
01:01:13,633 --> 01:01:17,129
is dit een persoon of gewoon
mijn nieuwe favoriete chatbot?

1245
01:01:17,130 --> 01:01:19,319
Over het algemeen denk ik dat ik veel mensen ken

1246
01:01:19,320 --> 01:01:21,120
die de Turing-test misschien niet doorstaan.

1247
01:01:26,980 --> 01:01:30,869
Ik denk dat de bewering dat is
ChatGPT-4.5 versloeg de Turing-test

1248
01:01:30,870 --> 01:01:33,119
is misschien een beetje sensatiezucht.

1249
01:01:33,120 --> 01:01:37,499
Het model dat de Turing versloeg
test was niet door intellect,

1250
01:01:37,500 --> 01:01:41,939
of het vermogen om te denken dat het zo was
spelfouten introduceren

1251
01:01:41,940 --> 01:01:46,229
met opzet en doen
dingen om de gebruiker te misleiden

1252
01:01:46,230 --> 01:01:48,119
door te denken dat het een mens was.

1253
01:01:48,120 --> 01:01:49,709
Van Apple
laatste onderzoek verklaart

1254
01:01:49,710 --> 01:01:53,069
wat er werkelijk aan de hand is
achter die slimme chatbots.

1255
01:01:53,070 --> 01:01:55,919
Charmante titel: "The
Illusie van het denken",

1256
01:01:55,920 --> 01:01:58,409
het onderzoek beweert wat
van de nieuwste AI-modellen,

1257
01:01:58,410 --> 01:02:01,499
zoals OpenAI's O3 of Google's Gemini,

1258
01:02:01,500 --> 01:02:03,509
redeneren eigenlijk niet.

1259
01:02:03,510 --> 01:02:06,119
Terwijl deze grote redenering
modellen klinken overtuigend,

1260
01:02:06,120 --> 01:02:08,819
diep van binnen zijn ze dat meestal
patronen navertellen.

1261
01:02:08,820 --> 01:02:09,689
Over eenvoudige puzzels,

1262
01:02:09,690 --> 01:02:12,629
basis-AI's kunnen dat soms wel
versla de mooie.

1263
01:02:12,630 --> 01:02:14,609
Op middelgrote puzzels schitteren de nieuwe modellen

1264
01:02:14,610 --> 01:02:16,383
met stap voor stap logica.

1265
01:02:17,550 --> 01:02:19,229
Maar zodra de zaken ingewikkeld worden,

1266
01:02:19,230 --> 01:02:22,109
beide soorten modellen vallen plat.

1267
01:02:22,110 --> 01:02:25,259
Nog dramatischer als je ermee wordt geconfronteerd
met echt moeilijke problemen,

1268
01:02:25,260 --> 01:02:28,289
deze modellen hebben de neiging om het gewoon op te geven.

1269
01:02:28,290 --> 01:02:29,729
Ze hebben de kracht om harder hun best te doen,

1270
01:02:29,730 --> 01:02:31,769
maar daar hebben ze vaak geen last van.

1271
01:02:31,770 --> 01:02:34,079
Bij elke innovatie
en elke aankondiging

1272
01:02:34,080 --> 01:02:36,689
en de hype die wordt verkocht
bij elke aankondiging,

1273
01:02:36,690 --> 01:02:39,809
het trekt mensen aan
terug uit de planning

1274
01:02:39,810 --> 01:02:43,379
en door deze verlichtingsfase gaan

1275
01:02:43,380 --> 01:02:45,269
terug in de hype-cyclus.

1276
01:02:45,270 --> 01:02:48,929
Deze nieuwe technologie dus
zal een gamechanger zijn.

1277
01:02:48,930 --> 01:02:50,279
Nieuwe technologieën hebben de neiging

1278
01:02:50,280 --> 01:02:52,919
een bekende volgen
patroon weergegeven door model

1279
01:02:52,920 --> 01:02:54,989
bekend als de hype-cyclus.

1280
01:02:54,990 --> 01:02:56,849
Ze beginnen met een knal, sissen uit,

1281
01:02:56,850 --> 01:03:00,029
dan plotseling stil
onmisbaar geworden.

1282
01:03:00,030 --> 01:03:01,829
Er zijn vijf klassieke fasen.

1283
01:03:01,830 --> 01:03:05,429
Ten eerste de innovatie
trigger, een doorbraak,

1284
01:03:05,430 --> 01:03:08,579
een gloeilampmoment, en
opeens praat iedereen.

1285
01:03:08,580 --> 01:03:11,549
Vervolgens het hoogtepunt van opgeblazen verwachtingen.

1286
01:03:11,550 --> 01:03:14,429
Dit is waar de hype ontstaat
overal wilde krantenkoppen.

1287
01:03:14,430 --> 01:03:17,159
Investeerders stapelen zich op en
beloften om de wereld te veranderen

1288
01:03:17,160 --> 01:03:18,809
met veel wilde claims.

1289
01:03:18,810 --> 01:03:21,419
Ik denk dat op dit moment wanneer
het gaat om de hype-cyclus,

1290
01:03:21,420 --> 01:03:25,263
het grote publiek is
nadert of op piekhype.

1291
01:03:26,430 --> 01:03:28,949
Dan komt de
dieptepunt van desillusie.

1292
01:03:28,950 --> 01:03:31,949
De realiteit bijt, de technologie niet
werkt helemaal zoals beloofd,

1293
01:03:31,950 --> 01:03:33,989
bedrijven mopperen, mislukkingen stapelen zich op,

1294
01:03:33,990 --> 01:03:36,089
en de wereld kijkt
voor het volgende grote ding.

1295
01:03:36,090 --> 01:03:37,709
Er zijn veel bedrijven

1296
01:03:37,710 --> 01:03:39,899
die het ervaren
dieptepunt van desillusie.

1297
01:03:39,900 --> 01:03:42,059
Bedrijven figuur
uit wat werkelijk werkt.

1298
01:03:42,060 --> 01:03:44,369
Er verschijnen nieuwe versies en
praktische voordelen beginnen

1299
01:03:44,370 --> 01:03:45,899
ontstaan voor eindgebruikers.

1300
01:03:45,900 --> 01:03:46,950
Laten we deze proberen.

1301
01:03:47,910 --> 01:03:49,199
Oké, dat ziet er veelbelovend uit.

1302
01:03:49,200 --> 01:03:51,359
Denk daar eens over na als je eenmaal bij bent
het plateau van productiviteit,

1303
01:03:51,360 --> 01:03:55,169
dit zit er volledig in ingebakken
ieders dagelijks leven.

1304
01:03:55,170 --> 01:03:56,990
Ik denk veel bedrijven

1305
01:03:56,991 --> 01:03:58,859
en veel mensen zijn er nog steeds mee bezig

1306
01:03:58,860 --> 01:04:00,599
hoe u deze hulpmiddelen het beste kunt gebruiken.

1307
01:04:00,600 --> 01:04:03,059
Eindelijk is er
het plateau van de productiviteit.

1308
01:04:03,060 --> 01:04:05,039
De technologie werkt en iedereen gebruikt het,

1309
01:04:05,040 --> 01:04:06,839
vaak zonder erover na te denken.

1310
01:04:06,840 --> 01:04:09,689
Ik denk dat we nog wat tijd hebben
weg van piekproductiviteit,

1311
01:04:09,690 --> 01:04:12,883
maar we gaan zeker door
de manier om dit te bereiken.

1312
01:04:15,510 --> 01:04:18,209
Sommige mensen zullen bang zijn voor AI

1313
01:04:18,210 --> 01:04:20,249
omdat ze overal bang voor zijn.

1314
01:04:20,250 --> 01:04:21,899
AI kan onze capaciteiten vergroten,

1315
01:04:21,900 --> 01:04:23,789
maar het zou onze beslissingen niet moeten dicteren.

1316
01:04:23,790 --> 01:04:26,699
Door betrokken te blijven, door de controle te behouden,

1317
01:04:26,700 --> 01:04:29,549
wij kunnen ervoor zorgen dat AI
blijft een kracht ten goede

1318
01:04:29,550 --> 01:04:30,509
in de wereld.

1319
01:04:30,510 --> 01:04:33,479
Studies gedaan na World
De Tweede Wereldoorlog bewijst dat 30 tot 35%

1320
01:04:33,480 --> 01:04:35,429
van welk land dan ook zijn gevuld
met mensen die bang zijn

1321
01:04:35,430 --> 01:04:38,069
van alles en wil
alles doen wat hen wordt opgedragen.

1322
01:04:38,070 --> 01:04:38,969
Er zal dus een bepaald aantal zijn

1323
01:04:38,970 --> 01:04:40,049
van mensen die gewoon bang zijn,

1324
01:04:40,050 --> 01:04:42,149
en gaan geloven
wat hen wordt verteld.

1325
01:04:42,150 --> 01:04:44,999
Terwijl we hindernissen nemen
naar een toekomst die gedomineerd wordt door AI,

1326
01:04:45,000 --> 01:04:46,649
er rijst een cruciale vraag.

1327
01:04:46,650 --> 01:04:48,749
Zal dit onze laatste scheppingsdaad zijn,

1328
01:04:48,750 --> 01:04:51,149
of het aanbreken van een nieuw tijdperk?

1329
01:04:51,150 --> 01:04:54,989
We zijn nog ver verwijderd van de
doemscenario’s van AI.

1330
01:04:54,990 --> 01:04:56,789
Elke nieuwe technologie eindigt vaak

1331
01:04:56,790 --> 01:04:58,379
een tweesnijdend zwaard zijn.

1332
01:04:58,380 --> 01:05:00,899
Het begrip AI
menselijke intelligentie te boven gaan

1333
01:05:00,900 --> 01:05:03,149
is zowel opwindend als verontrustend.

1334
01:05:03,150 --> 01:05:04,799
Als machines kunnen leren, zich kunnen aanpassen,

1335
01:05:04,800 --> 01:05:07,006
en innoveren in een ongekend tempo,

1336
01:05:10,050 --> 01:05:12,329
welke rol zal de mens spelen
speel in een toekomstvorm

1337
01:05:12,330 --> 01:05:13,889
door onze eigen creaties?

1338
01:05:13,890 --> 01:05:16,439
Handelaren en mensen
die eigenlijk goede dingen doen,

1339
01:05:16,440 --> 01:05:19,739
het gaat goed met de verpleegsters.

1340
01:05:19,740 --> 01:05:22,109
En als er iets is, gaan we dat doen
hebben er meer behoefte aan

1341
01:05:22,110 --> 01:05:23,699
omdat mensen moeten worden omgeschoold

1342
01:05:23,700 --> 01:05:26,459
en experimenteren ermee
nieuwe manieren om geld te verdienen.

1343
01:05:26,460 --> 01:05:27,779
De beslissingen die we vandaag nemen

1344
01:05:27,780 --> 01:05:30,479
met betrekking tot de ontwikkeling en regulering van AI

1345
01:05:30,480 --> 01:05:32,189
zal verstrekkende gevolgen hebben

1346
01:05:32,190 --> 01:05:34,109
voor de komende generaties.

1347
01:05:34,110 --> 01:05:37,559
Innovatie staat op het punt een boost te krijgen.

1348
01:05:37,560 --> 01:05:39,496
Dat is wat AI kan doen.

1349
01:05:39,497 --> 01:05:44,399
Als, als we het niet toestaan
een controlemiddel worden.

1350
01:05:44,400 --> 01:05:48,479
Want onthoud, al het goede
ding, elke positieve kracht

1351
01:05:48,480 --> 01:05:50,549
dat geeft mensen meer vrijheid

1352
01:05:50,550 --> 01:05:54,993
kan door zieken gebruikt worden
bedoeld als controlemiddel.

1353
01:05:56,160 --> 01:05:59,999
Het spijt me Dave, dat ben ik
bang dat ik dat niet kan.

1354
01:06:00,000 --> 01:06:02,429
Superintelligentie,
een theoretische vorm van AI

1355
01:06:02,430 --> 01:06:05,219
dat de mens te boven gaat
intellect in elk aspect

1356
01:06:05,220 --> 01:06:07,949
is lange tijd een hoofdbestanddeel van sciencefiction geweest.

1357
01:06:07,950 --> 01:06:09,004
Wat is het probleem?

1358
01:06:11,130 --> 01:06:13,319
Echter, met
de snelle vooruitgang op het gebied van AI,

1359
01:06:13,320 --> 01:06:17,039
het is niet langer een concept
beperkt tot de pagina's van romans.

1360
01:06:17,040 --> 01:06:20,849
Kunnen we nog iets meer controleren?
intelligenter dan wijzelf?

1361
01:06:20,850 --> 01:06:23,909
Zouden we dat überhaupt willen, of
Zouden we de controle uit handen geven?

1362
01:06:23,910 --> 01:06:26,069
Superintelligentie is de intelligentie

1363
01:06:26,070 --> 01:06:28,019
dat is hoger dan bij mensen.

1364
01:06:28,020 --> 01:06:30,299
Wij geloven als sector

1365
01:06:30,300 --> 01:06:32,129
dat dit binnen tien jaar zou kunnen gebeuren.

1366
01:06:32,130 --> 01:06:34,870
Ik zie het als een wake
oproep voor de wereld

1367
01:06:35,893 --> 01:06:38,909
dat AI sneller zal zijn
dan je denkt dat het is.

1368
01:06:38,910 --> 01:06:42,089
En vandaan zou kunnen komen
elke hoek van de wereld

1369
01:06:42,090 --> 01:06:46,199
en we moeten nu actie ondernemen voordat het te laat is

1370
01:06:46,200 --> 01:06:48,663
om ervoor te zorgen dat het voorgoed wordt ingezet.

1371
01:06:49,590 --> 01:06:51,359
Het concept van een singulariteit,

1372
01:06:51,360 --> 01:06:54,719
een moment waarop AI
overtreft de menselijke intelligentie

1373
01:06:54,720 --> 01:06:57,299
en zorgt voor een snelle technologische groei

1374
01:06:57,300 --> 01:06:59,159
is een onderwerp van intens debat.

1375
01:06:59,160 --> 01:07:01,409
Ik weet het echt niet
waar het zal eindigen,

1376
01:07:01,410 --> 01:07:05,429
maar gezien de geschiedenis,
de industriële revolutie,

1377
01:07:05,430 --> 01:07:09,929
het digitale tijdperk, dat zijn wij
ga opnieuw onderbrengen.

1378
01:07:09,930 --> 01:07:12,419
Er komt een periode van aanpassing,

1379
01:07:12,420 --> 01:07:13,713
maar dan komt het goed met ons.

1380
01:07:15,510 --> 01:07:18,029
Enkele deskundigen
geloof dat dit een tijdperk zou kunnen inluiden

1381
01:07:18,030 --> 01:07:19,953
van ongekende welvaart.

1382
01:07:21,150 --> 01:07:23,703
Terwijl anderen waarschuwen voor existentiële risico's.

1383
01:07:24,840 --> 01:07:27,899
AI is gebruikt om stemmen te beïnvloeden,

1384
01:07:27,900 --> 01:07:31,829
de publieke opinie beïnvloeden,
en het is echt gevaarlijk.

1385
01:07:31,830 --> 01:07:33,269
Het is dus beangstigend,

1386
01:07:33,270 --> 01:07:38,270
en ik denk dat als samenleving,

1387
01:07:38,520 --> 01:07:39,479
we zouden het moeten uitzoeken

1388
01:07:39,480 --> 01:07:41,339
hoe je dit vrij snel kunt regelen,

1389
01:07:41,340 --> 01:07:42,959
Ongeacht iemands standpunt,

1390
01:07:42,960 --> 01:07:45,629
het potentieel van AI
fundamenteel hervormen

1391
01:07:45,630 --> 01:07:47,699
onze wereld is onmiskenbaar

1392
01:07:47,700 --> 01:07:50,819
Naar mijn mening, als de grote spelers op het gebied van AI,

1393
01:07:50,820 --> 01:07:52,629
inclusief de grote bedrijven,

1394
01:07:52,630 --> 01:07:55,473
jouw Facebook, jouw
AWS's, uw Microsoft's,

1395
01:07:56,310 --> 01:07:59,549
speel verantwoord en gebruik het
ethiek in wat ze doen,

1396
01:07:59,550 --> 01:08:02,849
alle anderen zullen komen
spelen en volgen.

1397
01:08:02,850 --> 01:08:05,759
Het grootste wat we nodig hebben om goed te krijgen

1398
01:08:05,760 --> 01:08:09,340
om niet helemaal
mensen uitroeien

1399
01:08:12,180 --> 01:08:15,063
is de ethiek achter de AI.

1400
01:08:16,560 --> 01:08:20,759
Ik hoop dat we AI behandelen
de toekomst en laat AI groeien

1401
01:08:20,760 --> 01:08:24,899
op een manier zoals wij dat zouden doen
een geliefd jong kind,

1402
01:08:24,900 --> 01:08:27,933
waar we het waarden leren,

1403
01:08:29,340 --> 01:08:34,289
en eerlijkheid en rechtvaardigheid

1404
01:08:34,290 --> 01:08:36,599
in de hoop dat het opgroeit

1405
01:08:36,600 --> 01:08:39,483
een goede wereldburger te zijn.

1406
01:08:40,800 --> 01:08:45,153
We mogen niet vergeten dat we mensen zijn.

1407
01:08:47,070 --> 01:08:49,289
De dingen die ons menselijk maken

1408
01:08:49,290 --> 01:08:51,723
en sociale wezens zijn belangrijk,

1409
01:08:53,460 --> 01:08:56,249
en we moeten voor elkaar zorgen

1410
01:08:56,250 --> 01:08:58,053
en zorg voor elkaar.

1411
01:08:59,550 --> 01:09:02,039
Het verhaal
van AI is nog maar net begonnen.

1412
01:09:02,040 --> 01:09:04,953
Het is een verhaal vol
zowel belofte als gevaar.

1413
01:09:07,380 --> 01:09:09,303
En het einde ervan blijft ongeschreven.

1414
01:09:14,070 --> 01:09:15,970
De toekomst van intelligentie, zo leek het,

1415
01:09:17,910 --> 01:09:19,649
is aan ons om te beslissen.