Beslismachine Jev, OpenAI sloopt de wiskunde en AI-films als kijktips

Beluister Turing Station op Spotify | Apple Podcasts | YouTube.

Wat blijft er van een wetenschap over als AI elke week honderd nieuwe doorbraken geeft? Die vraag is sinds kort geen gedachte-experiment meer: OpenAI loste met een intern model het Navier-Stokes millenniumprobleem op — en passant nog ruim honderd andere wiskundeproblemen. Maar voordat we de wiskunde slopen, eerst een beslismodel dat je bedrijfsprocessen goedkoper maakt en een stapel kijktips voor op de bank.

TL;DR

• [00:00:00] Luisteraarsvragen: wat kun je zelf doen tegen AI-risico's (begin bij je eigen invloedssfeer) en waarom we zoveel modellen bespreken — het speelveld kennen, de geopolitiek volgen en open vs. gesloten in de gaten houden.
• [00:14:30] In het kort: chatbots geven regelmatig verouderde info over bedrijven (Perplexity zit op 9,2% fout), Claude Opus 5.5 en GPT Sol/Luna6 zijn uit, een privacy-schuifje dat je wilt kennen, en de VS en China praten over een AI-hotline.
• [00:29:45] Jev is een beslismodel: geen proza, wel razendsnelle keuzes, scores en ja/nee-antwoorden. Bart testte het op onze spamfilters: net zo accuraat, 3,2x sneller en 2,3x goedkoper dan een gewoon taalmodel.
• [00:54:00] AI in films: van Her en The Imitation Game tot The Terminator, Ex Machina en The Three Body Problem — kijken met de bril van nu maakt ze verrassend actueel.
• [01:04:45] OpenAI loste met een intern model het Navier-Stokes millenniumprobleem op, plus ruim honderd andere openstaande problemen. 27 Fields Medal-winnaars protesteren: het gaat niet om de oplossing, maar om begrip en inzicht.

Wat kun je zelf doen — en waarom we al die modellen bespreken

Op ons item over de digitale atoombom van vorige week kwamen veel reacties, waaronder de vraag: wat kun je hier zelf mee? Peter maakt er een denkraam van: er is alledaagse schade (fraude, deepfakes, privacy), maatschappelijke ontwrichting en de catastrofe. Tegen de eerste categorie kun je jezelf weerbaar maken, maar die laatste ligt buiten je invloedssfeer — beperk je daar tot je eigen cirkel: begrijpen wat er gebeurt en erover praten met gezin, vrienden en collega's. Bert vult aan dat iedereen die ergens leiding geeft — een afdeling, een vereniging, desnoods een kerk — mensen kan meenemen in het verhaal. En Bart wijst fijntjes op de AI-leiders zelf, die met hun bunkers en steeds grotere waarschuwingen een dikke vinger in de pap hebben bij het doembeeld dat ze zeggen te vrezen.

Ook een veelgestelde vraag: waarom bespreken we zoveel modellen? Drie redenen: je leert het speelveld kennen, je krijgt gevoel voor de geopolitieke balans tussen de VS, China en Europa, en je houdt zicht op hoe open en gesloten modellen zich tot elkaar verhouden. Praktische tip van Bart: blok elke week een uurtje om één nieuwe tool te proberen, en heb er vrede mee dat je de rest mist — net als bij die reactiespelletjes van Formule 1-coureurs: gemist stokje loslaten en door naar het volgende.

In het kort: foute productinfo, nieuwe modellen en een AI-hotline

Luisteraar Matt Timmermans onderzocht wat chatbots klanten vertellen over bedrijven. ChatGPT zat op 2,7% foute antwoorden, Gemini op 1,1%, maar Perplexity op 9,2% — bijna één op de tien vragen gaat de mist in. De meeste fouten komen door verouderde data (oude prijzen, verlopen acties), gepresenteerd als actueel feit. Les voor ondernemers: houd niet alleen je eigen website up-to-date, maar ook de informatie bij derde partijen.

Verder kwam Anthropic met Claude Opus 5.5 en OpenAI met Sol en Luna6. Peter liet ze allemaal een koraal van Bach componeren: Opus 5.5 was opvallend goed met een eigen smaak, Sol viel juist tegen. Uit onderzoek van 404 Media blijkt daarnaast dat freelance reviewers bij AI-labs soms hele gesprekken en persoonlijke gegevens van gebruikers te zien krijgen — zet dus het schuifje 'Improve the model for everyone' uit als je dat niet wilt. Bart deelde een ontroerend filmpje van een ALS-patiënt die dankzij een breinchip weer kan praten. En de VS en China spraken over een waarschuwingsmechanisme voor AI-incidenten — een soort Washington-Peking-hotline, als opmaat naar het bezoek van Xi Jinping aan Trump.

My name is Jev: het beslismodel dat sneller en goedkoper beslist

Jev domineerde 48 uur lang de tijdlijnen, met een claim van 200 keer zo snel en 400 keer zo goedkoop. Bert legt uit wat het is: geen taalmodel dat proza of code schrijft, maar een beslismodel. Je geeft het een input — bijvoorbeeld een klantmail — plus vragen, en het antwoordt met een keuze, een score of ja/nee. Zonder trainingsvoorbeelden, behalve bij smaakkwesties. Classificatie bestond natuurlijk al lang; de doorbraak zit in de combinatie van kwaliteit, snelheid, kosten en vooral toegankelijkheid: coding agents als Claude Code en Codex plakken Jev moeiteloos in je toepassing.

Bert ziet vier categorieën gebruik: routeren (naar welke afdeling moet dit mailtje?), filteren op zachte eigenschappen ('haal alle ruzies uit mijn tijdlijn'), beoordelen (hoe boos is deze klant?) en het kiezen van een volgende actie, van notificaties tot game-levels die real time ontstaan. Mooie voorbeelden: iemand liet Jev haar boekensmaak voorspellen — accurater, 53 keer goedkoper en 25 keer sneller dan GPT 5.6 — en iemand liet het stoplichten aansturen in een verkeerssimulatie.

Bart nam de proef op de som met onze eigen YouTube-spamfilters, die al twee jaar in N8N draaien op een gewoon taalmodel. Resultaat: Jev is net zo accuraat, 3,2 keer zo snel en 2,3 keer goedkoper. Geen glazen bol, wel een one size fits all voor beslismomenten in bedrijfsprocessen — Bart vervangt deze week de taalmodellen in onze workflows door Jev.

AI in films: van Her tot The Terminator

Bert begon aan het (opnieuw) kijken van films over AI en dat bevalt: Her uit 2013 — gemaakt vóór ChatGPT, en toevallig Sam Altmans favoriete film — The Imitation Game over Alan Turing, en The Terminator uit 1984. Het is verrassend om te zien hoe men toen al nadacht over denkende machines, zonder de kennis van nu. Bart vult de lijst aan met Ex Machina, The Matrix, Westworld, de game Detroit: Become Human en de boekentrilogie The Three Body Problem — over hoe je als mensheid omgaat met een plotselinge superintelligentie. Peter geeft luisteraarstip WarGames uit 1983 door en noemt 2001: A Space Odyssey.

AI sloopt de wiskunde

Een zwerm van 10.000 agents met een nieuw intern model van OpenAI loste het Navier-Stokes millenniumprobleem op — één van de zeven problemen waar sinds 2000 $1 miljoen prijzengeld op staat. Dat prijzengeld claimt OpenAI niet, en het zou de kosten ook niet dekken: alleen al de succesvolle route kostte 130 miljard output tokens, en het hele project komt via de API gerekend op tientallen miljoenen dollars. Sindsdien heeft het model ruim honderd al lange tijd openstaande problemen opgelost, verspreid over vrijwel alle deelgebieden van de wiskunde.

Drie dagen later publiceerden 27 Fields Medal-winnaars een open brief: het gebruik van wiskundeproblemen als benchmark is schadelijk voor de wetenschap en de gemeenschap. Hun kernpunt: het oplossen van problemen is slechts een middel — het doel is conceptueel begrip en inzicht, en dat ontstaat normaal onderweg, in het lange proces van lezingen, discussies en leerboeken. Bert ziet er meer in: wiskundigen zijn, samen met programmeurs, de eerste beroepsgroep die echt ontwricht wordt, en dat is een blik in de toekomst voor andere vakgebieden. Wat doet het met een mens als AI je denkvermogen overstijgt? Bart haalt Go-kampioen Lee Sedol aan, die na zijn nederlaag tegen AlphaGo in een existentiële crisis belandde en stopte met het spel waar hij zijn ziel en zaligheid in had gelegd.

Toch hoeft het geen rouwverhaal te zijn. Van de drie beoogde uitkomsten van zo'n millenniumprobleem — een vastgesteld resultaat, een rijkere theorie en een capabelere gemeenschap — levert AI alleen de eerste, inclusief verifieerbaar lean-bewijs. De andere twee vragen om menselijk werk dat nu pas begint. OpenAI kondigde inmiddels een samenwerking aan met een adviesgroep van wiskundigen om ontdekkingen verantwoord terug te geven aan het vakgebied. De constructieve vraag is dus niet óf AI problemen gaat oplossen, maar hoe we uit die stroom oplossingen zoveel mogelijk inzicht, methoden en toepassingen halen. Bert vergelijkt het met meubelmakers die elektrisch gereedschap kregen: ze maken nog steeds stoelen, alleen niet meer op dezelfde manier — en of dat voelt als verlies of als bevrijding, verschilt per mens.

Bronnen

In het kort

• AI vertelt regelmatig verouderde info over bedrijven en merken
• OpenAI kondigt GPT Sol en Luna 6 aan
• Anthropic lanceert Claude Opus 5.5
• OpenAI leest soms met je gesprekken mee
• Neuralink VOICE-trial: praten door te denken
• Komt er een AI-hotline tussen Washington en Peking?
• EU Kids Act: AI mag niet te menselijk zijn

AI sloopt de wiskunde

• OpenAI en de oplossing van Navier-Stokes
• Open brief van bezorgde wiskundigen
• OpenAI richt adviesraad voor wiskunde en AI op

Timestamps

[00:00:00] - Intro
[00:14:30] - In het kort
[00:29:45] - My name is Jev
[00:54:00] - AI in films
[01:04:45] - AI sloopt de wiskunde