Werk je beter met één AI-agent of met een heel team van agents?

Bart Mol: Ik ga je vertellen waarom en welke tools ik allemaal gebruik.

Bert Slagter: Ja, en ik heb een vraag aan jou Bart. Als je dan met agents gaat werken, hoe organiseer je dat dan? Of agents of bots of je persoonlijke assistent? Werk je dan met een team van verschillende bots? Of werk je liever met één agent die onder de motorkap allerlei sub agents aanstuurt?

Bart Mol: Ja, daar moeten we het gewoon maar eens over gaan hebben denk ik vandaag Bert. Dus laten we snel gaan beginnen met aflevering 18 van Turing Station. Veel luisterplezier. Bertus, goedemorgen!

Bert Slagter: Goedemorgen! Daar zijn we.

Bart Mol: Ja, daar zijn we. Ja, zonder Peet deze week. Die is aan het verdienen, verdienen, aan het genieten van een welverdiende vakantie in de Zwitserse Alpen. Ja dus we moeten het met z'n tweetjes doen, Bert. Maar we weten natuurlijk, ja, of we nou met z'n tweeën, met z'n drieën, het maakt niet uit, want we zijn nooit alleen. We hebben onze luisteraars. Jullie hebben weer gereageerd op de aflevering, van vorige week. Dat vinden we heel leuk. Blijf dat ook doen, ook al heb je al een keer gereageerd met wat je aan het maken bent. Wij willen je wel uitdagen. Blijf dingen maken, dat ten eerste en blijf ze daarna met ons delen, hè. Dus dat is een proces wat door blijft lopen. We willen eigenlijk elke week weer nieuwe projecten langs zien komen. Over nieuwe projecten gesproken. Vriend van de show Daniel Mol. Geen familie, wel, nou wat ik zeg vriend van de show. Hele goede vriend van de show. Werkt bij BNR als host, maar ook als producer. En hij maakte samen met zijn collega's daar een podcast over ASML. En dat is natuurlijk hartstikke relevant, voor jullie, ja, luisteraars die geïnteresseerd zijn in AI.

Bart Mol: ASML, onze Nederlandse trots. Inmiddels weet natuurlijk iedereen wel wat het is, dus ik zou zeggen ga die podcast vooral luisteren. Het is een verhalende podcast. Volgens mij staan de eerste twee afleveringen online. Het heet Ons ASML. Het is natuurlijk een Brabants bedrijf, vandaar dat grapje. En, ja, linkje staat ook in de shownotes, maar als je gewoon zoekt op ons ASML dan ga je hem vinden. Ik zou zeggen ga hem luisteren.

Bert Slagter: Ja, het is echt de moeite waard. Ik heb de eerste twee afleveringen geluisterd en, het is echt een jongensboek wat daar geschreven wordt vanuit de, echt de hero arc van elke film zie je erin terug vanuit de, tussen de ruïnes bouwen ze het op. En het is natuurlijk geopolitiek ongelooflijk relevant. Wat ook in de eerste aflevering al even neergezet wordt. Dus ik ben heel benieuwd naar de rest. Ga dit luisteren.

Bart Mol: Zeker. Ja Bert, wat hebben we nog meer, binnengekregen van onze luisteraars deze week?

Bert Slagter: Ja, we hadden het vorige week eventjes over, beleefd en vriendelijk zijn, tegen je model.

Bart Mol: Wil je alsjeblieft voorlezen Bert of niet?

Bert Slagter: Ja, precies. Naar aanleiding van, ja, van Anthropic, hè, die zei: je moet niet wreed zijn tegen onze modellen. En hoe zit dat dan precies? En daar hebben best wat mensen op gereageerd. En opvallend veel mensen ook die zeiden, ja, dat gevoel heb ik dus ook, dat het gewoon goed is om aardig te zijn. Waarom? Waarom zou je onaardig zijn als je ook aardig kan zijn dan?

Bart Mol: Ja, precies.

Bert Slagter: Nou, I.R. Green die zei, hij heeft zijn second brain geleerd dat dank je het einde van een actie betekent zodat hij niet blijft doorvragen. En hij zegt nog steeds graag gedaan terug en dan is het klaar. Je moet het toch zien of je ziet het dan toch als een persoon, zegt ie.

Bart Mol: Ik vind dit wel mooi, hè? Er wordt wel eens gezegd: ja, als je dank je zegt, dat is zonde van de tokens, hè. Ik vind dit wel, hij heeft eigenlijk een soort van, stophoek eraan gebouwd met als command dank je wel. Dus dan zeg je en dank je wel en je agent weet meteen oké, nu is het klaar. Deze task die kan gearchiveerd worden.

Bert Slagter: Ja, ja, precies. Ik vind ook als we alle beleefdheid uit de interactie met onze wereld om ons heen weg optimaliseren. Dat vind ik ook wel een beetje, dat is meer gierigheid dan zuinig. Hoe zeg je dat? Ja, goed omgaan met je resources.

Bart Mol: En Siem is het met je eens. Hij kent het verhaal ook inderdaad. Hij zegt ook dank je wel of goed gedaan. Of juist dit is niet wat ik verwachtte, maar dan wel op een nette manier in plaats van zijn agent af te fakkelen. Hij zegt ja, maar op een gegeven moment, hè, een agent die ik een naam heb gegeven en die me dan bijvoorbeeld ook feliciteert op mijn verjaardag. Ja, dan begint de grens tussen mens en machine toch wel ietsjes blurry te worden. Dat herken ik ook wel, moet ik zeggen.

Bert Slagter: Herken ik ook. Ik gebruik sinds deze week naast mijn bot van OpenAI ook Google of, Grok bot. Bots, meerdere. Gaan we het straks nog over hebben. En die heeft ook de neiging om bij berichtjes zo'n emoticon te zetten, hè, een duimpje of een hartje. En dat doe ik ook en dat maakt het ook een soort echt heel menselijk.

Bart Mol: Ik zat met Claude te werken deze week. Daar komen we zo in de aflevering nog op terug, want ik heb allemaal dingen aan mijn setup de afgelopen twee weken veranderd en die plaatste op een gegeven moment een duimpje bij een bericht van mij.

Bert Slagter: Ja.

Bart Mol: Een emoji. En dat is precies wat ik ook zelf altijd doe als ik iets gelezen heb en ik kreeg echt het gevoel van ik zei van kan je dit en dat nog even doen. En hij deed een duimpje. Echt alsof hij zei van-

Bert Slagter: Is goed, bakker.

Bart Mol: Get out of my way, human. Weet je? Ja, ik heb dit gezien. Duimpje. Laat me nou, laat me, laat me nou gewoon werken. Ja, dat, ik had dat ook. Precies dat, Bert, echt dat. Ja, ik had precies dat gevoel deze week. Hé, we sluiten hem af met Mauro. Die bouwde, die had een Mac mini gekocht. Ik ook trouwens. De mensen zien hem hier misschien staan. Ik heb Peter zijn voorbeeld gevolgd, maar Mauro heeft ook een Mac mini gekocht. Heeft Hermes erop gezet. Obsidian als, ja, de brain erop gezet. En Whisper om van speech to text te gaan. En hij bouwde Jarvis. Jarvis is die computer volgens mij van Iron Man.

Bert Slagter: Ja, zeker.

Bart Mol: Ja.

Bert Slagter: The assistant, hè?

Bart Mol: Ja, precies, die zie je wel vaker langskomen. Hij zegt: een volledige lokale speech to speech personal assistant. Ja, Jarvis praat dus ook nog eens terug tegen hem. En komende week bouwt hij er extra features bij. En hij zegt: Bart. Hij stuurde een berichtje persoonlijk naar me en zegt: een jaar geleden wist ik niet eens wat SSH was en nu heb ik dit staan. Hulde aan Turing Station. Nou Mauro, dank je wel. Hou ons vooral op de hoogte wat je er allemaal mee gaat bouwen. Hé Bert, wij gaan eens even nieuwtjes bespreken.

Bert Slagter: Ja, we beginnen bij een tweetal bedrijven, of ja, topmannen die het hebben gehad over het schenken van hun aandelen aan het publiek. Begin bij Anthropic. Die heeft, ja, aangekondigd vijf procent van de aandelen aan The Public Good ter beschikking te stellen. Dat is dan een fonds. Nou ja, het is meer een soort bv overigens, een LLC. Maar goed, die volledig van Anthropic is. Ze is niet echt een onafhankelijk instituut, maar ze gaan daar, ja, met het vermogen wat daar dan in komt, gaan ze geven aan goede doelen of rechtstreeks uitkeren aan specifieke groepen, staat er dan. Dat is een beetje vaag natuurlijk, maar een voorbeeld wat ze zelf noemen is mensen die door AI hun werk verliezen. Daar stond al 200 miljoen dollar voor klaar, maar dat-

Bart Mol: Ja

Bert Slagter: zou wel eens meer moeten kunnen worden. Ja, dat klinkt natuurlijk een beetje als een soort basisinkomen, hè, dus dat-

Bart Mol: Ja, dat werd al natuurlijk, zag je op Twitter al langskomen. Ja.

Bert Slagter: Ja. UBI. En nou ja, hoe heet dat? Elon Musk heeft het altijd over universal high income, want die zegt eigenlijk van: ja, we gaan zo ongelooflijk veel welvaart en productiviteit genereren met AI dat moeten we met elkaar maar eens gaan verdelen. Nou ja, oké, dat is natuurlijk even misschien ook de hype uit Silicon Valley. Elon Musk zelf die reageerde ook. Hij zei: I recommend giving the shares directly to the public. Hè, dus niet in zo'n bv-dochteronderneming die dan gaat besluiten, onvoldoende, voldoende. Hè, wie mag het? Wie krijgt het? Hè, dat is natuurlijk willekeurig. Nee, geef het nou maar gewoon rechtstreeks aan het publiek. En ja, dat ging op Twitter een beetje heen en weer, dat gesprek. En uiteindelijk zei hij van: nou, volgend jaar ga ik een van mijn SpaceX shares aan elk kind in Amerika geven. Een van mijn. Dus hij suggereert dat het eigenlijk uit zijn eigen, ja, portefeuille zal ik maar zeggen, komt. Nou ja, een sharetje meer of minder, daar heeft die man denk ik ook geen last van, dus dat kan hij denk ik ook wel doen. Maar het klinkt een beetje als-

Bart Mol: Hoeveel kinderen zijn in Amerika natuurlijk? Dat is het. Dat is de vraag dan.

Bert Slagter: Ja, precies. Het klinkt een beetje als die Trump accounts, hè, waar Michael Dell ook al best veel aan geeft. Ja, een soort van startkapitaal voor kinderen. Ja, en er ontstond wel discussie, ook, hè, naar aanleiding hiervan, van ja, weet je, is dit dan voor alle mensen of voor alle Amerikanen? Ja.

Bart Mol: Ja, ik wou net zeggen: ik heb er één op komst, een kind, maar geen Amerikaan.

Bert Slagter: Nee. Nee.

Bart Mol: En-

Bert Slagter: Moet je daar bevallen, hè, dan is hij automatisch Amerikaan.

Bart Mol: Dan kan ik wat sparen. Dan kan hij de bloodline retiren inderdaad. Ja, maar dat is een goede vraag natuurlijk.

Bert Slagter: Ja, en er waren ook al mensen die zeiden van: ja, misschien moeten we, hè, dit is de manier om een sovereign wealth fund op te zetten, hè, dus vanuit de overheid een soort onafhankelijk fonds die vermogen van, ja, de burgers, ten behoeve van de burgers beheert. Dat heeft bijvoorbeeld Noorwegen. En het hele grote oliefonds. Dat hebben landen in het Midden-Oosten, ook allerlei oliefondsen. Hè, bijvoorbeeld Abu Dhabi hebben we het wel eens over gehad in Satoshi Radio. Die enorme sovereign wealth funds hebben met honderden miljarden erin. Biljoenen, soms. Ja, dat zou, ik bedoel, dat is natuurlijk de opbrengst van een grondstof die je vindt, olie of gas. En dat zou je ook kunnen doen met, ja, een soort van iets anders wat je maar in je schoot geworpen krijgt. En dat is heel veel welvaart uit die AI-labs dus. Nou ja, dit is dan wel weer meteen ook een geopolitiek punt, hè, want hier nu wordt heel erg duidelijk waar het economisch voordeel gaat neerslaan. In Amerika dus, bij de Amerikanen.

Bart Mol: Ja, het was wel grappig. Wij hebben het in Turing Station, de precieze aflevering, het was echt aan het begin. Misschien was het aflevering drie wel. Wij hebben het toen een keer over Laurens Dassen gehad van Volt, die toch ook iets voorstelde. Dat was dan een belasting op AI-bedrijven, om, ja, een soort van de schade die ze berokkenen, hè, dus de mensen die een baan verliezen om die tegemoet te komen. En nu lijken ze dat zelf te doen. Wel interessant. Ja, en met Elon Musk. Dat vind ik dus ook wel grappig. Ja, hoe gaat dit? Hij heeft natuurlijk al een keer geprobeerd om AI voor het publiek te maken. Dat was OpenAI. Het hele idee was dat: ja, wij gaan hier dingen maken en dat is in een stichting en dat is voor iedereen, dat is voor de mensheid. Uiteindelijk is OpenAI natuurlijk een for profit geworden en is Musk daar met een hele hoop kabaal en ruzie vertrokken. Inmiddels is het allemaal wel weer een beetje bijgelegd, maar dat is de reden waarom hij uiteindelijk met xAI zelf zoveel tijd en geld in AI is gaan investeren.

Bart Mol: Overigens is dat natuurlijk ook gewoon een for profit. Dus, ja, ik ben wel benieuwd hoe dit uit gaat pakken. Hé Bert, in het kort nieuwtjes. Ik heb een gratis tip voor de mensen thuis, die ik gewoon even dacht, die past hier mooi, want het is kort, maar als jij een Claude abonnement hebt in de zin van Claude van Anthropic, dan krijg je gratis API credits. Je moet volgens mij een max abonnement of een teamabonnement hebben, maar als jij bijvoorbeeld het max abonnement van honderd dollar hebt of die van tweehonderd dollar, dan krijg je dus honderd dollar of tweehonderd dollar per maand aan API-credits. Dat is interessant. Je kan ze niet gebruiken om Claude Code langer te laten doorwerken als jij door je abonnement heen bent. Maar je kan het wel gebruiken voor N8N. Je kan het wel gebruiken voor Hermes. Je kan het wel gebruiken voor OpenCode. Je kan het gebruiken voor alles waar je de Claude API kan gebruiken.

Bart Mol: En dat is natuurlijk wel interessant, want heel veel luisteraars hebben hun Hermes opgezet nadat we een gids daarvoor geschreven hadden. En nu kan je dus gewoon je API key, ja, hoe noem je dat, invoeren in Hermes. En dan kan je dus gewoon als je een max abonnement hebt honderd of $200 aan credits gebruiken elke maand en dat is volledig legaal in plaats van dat je je subscription daarvoor gebruikt. En dat mag eigenlijk niet allemaal gedoe. Ga er eens naar kijken. Linkje staat in de shownotes. Dan wil ik dit blokje even afsluiten met Tim Sweeney. Ken je Tim Sweeney? Bert? Wel eens van gehoord?

Bert Slagter: Jazeker. Ja, ja, ja. Als je kinderen hebt die Fortnite spelen of iets dergelijks, dan kom je Tim Sweeney wel tegen.

Bart Mol: Ja. En als je hem niet bij naam kent, dan ken je hem inderdaad indirect. Tim Sweeney is de baas bij Epic en Epic is een enorm enorme publisher zoals dat heet. Die maken games en die brengen ze daarna uit. Fortnite is een hele bekende, maar ze hebben er nog wel meer onder de umbrella. Maar wat Epic ook heeft zij maken ook een game engine. Die heet Unreal Engine en die wordt al jarenlang gebruikt voor allemaal games. In eerste instantie voor Unreal Tournament en daarna voor veel meer.

Bert Slagter: En voor films en series. Die worden tegenwoordig gewoon opgenomen in Unreal gemaakte werelden.

Bart Mol: Klopt ja. Unreal Engine, dat is. Je hebt twee keuzes in de in de filmindustrie of in de game industrie. Als je iets wil genereren zeg maar. Je kan het of met een tool als blender doen, maar dat is niet real time, dus dan moet je het maken en dan renderen en dan kan je kijken hoe het eruit ziet. En het leuke van Unreal Engine is omdat het een game engine is van huis uit, is dat de beelden in real time gegenereerd worden. En dat dat maakt het bijvoorbeeld heel erg tof voor animaties in een live tv-show, om maar eens wat te noemen. Of een green screen wat geen green screen is, maar daadwerkelijk gewoon een muur. Ja exact. Exact. Dus dat is heel erg vet. En, en dat maken zij ook. En die engine gebruikt niet alleen. Wordt niet alleen door Epic zelf gebruikt, maar door heel veel andere game bedrijven die niks met Epic te maken hebben. En Tim Sweeney? Die heeft gezegd Ja, weet je, we zijn echt. A huge pivot, noemt hij het. Moving developers around to retool for maximum AI acceleration. Hij zegt The games we've long wanted, which didn't exist because they cost several times more to make than they earn.

Bart Mol: Back will soon be possible, as will the The games developers wanted to build, but couldn't with the resources available, it will be a new golden age of gaming. Ja, vond ik wel tof. En het gaat dus niet alleen om de games die ze zelf maken, maar ook om Unreal Engine dus en de suite daaromheen. Om dat helemaal te optimaliseren voor AI agents, zodat ook kleinere game developers met Unreal Engines eindelijk de games kunnen maken die ze in hun hoofd hadden zitten maar niet konden maken omdat ze maar met één of twee mensen zijn. Heel erg tof! Over AI in gaming gesproken, er is een ja ook wel een hype aan de gang hoor Bert. DLSS 5 heet het. DLSS bestaat al langer. Dat is van Nvidia en dat staat voor Deep Learning Supersampling. En dat was een manier om eigenlijk games op een lage resolutie af te spelen zodat je hem op een goedkope computer kon gamen en dan via een soort van AI technieken naar 4K naar een hogere resolutie te upscalen.

Bert Slagter: In je videokaart? Ja. Realtime in je videokaart?

Bart Mol: Ja, precies. Je videokaart doet dat en dat komt dan op je scherm terecht. Was inderdaad technologie van Nvidia en die maken ook de videokaarten die je gebruikt om te gamen op je computer. En nu is DLSS 5 een tijdje terug aangekondigd en wat ze daar doen is dat ze ook AI gebruiken om bijvoorbeeld schaduwen en reflecties op oppervlakken en textuur van oppervlakken te verbeteren met AI. En in eerste instantie werd er een beetje lacherig op gereageerd door de game industrie omdat het toch een beetje een anti AI industrie is. Dat is mijn gevoel. Het is heel erg van ja. De vaardigheid van het maken van games. Alsof dat een soort van touw vlechten is. Dat doen we al dertig jaar. En daar zit ja, een ambacht inderdaad. En het klopt ook wel. De eerste screenshots die ze lieten zien een half jaar geleden waren ook een beetje AI slop achtig, maar ze hebben dat verder ontwikkeld en de technologie is gelekt en nu kunnen modders mensen die een beetje lopen te kloten met games kunnen deze technologie eigenlijk op elke game toepassen.

Bart Mol: Ja, en wat je langs ziet komen is ongelooflijk. Ik zag Formule één video's langskomen van Formule één games waar het net leek alsof je gewoon naar een tv-opname van Michael Schumacher zat te kijken, want het was een beetje expres een oldskool opname. Maar ik zag bijvoorbeeld ook delen van de nieuwe Call of Duty. Nou, ik heb het linkje in de shownotes gezet. Die game ziet er al realistisch uit. Ja, en nu is het helemaal gewoon echt alsof je naar een film zit te kijken. De schaduwen, de texturen, de ja, de huid van characters. Het is echt weer next level. En je ziet ook dat in één keer eigenlijk de hele game industrie om is van ja, oké, ja, dit is echt alsof je van de PlayStation twee naar de PlayStation drie gaat. Dat soort sprongen. En niet dus omdat de videokaarten opeens drie keer zo snel zijn, maar gewoon door echte nieuwe ja, nieuwe technologie. Een nieuwe AI technologie. Best wel. Best wel tof. Zit ook wat nadelen aan, maar ik zou zeggen ga de filmpjes kijken en dan zal je het voor jezelf.

Bart Mol: Zal je het voor jezelf zien. Daar komen we later misschien nog wel een keertje verder op terug. Maar nu Bert, gaan wij het hebben over langzame algoritmes en er staat ook bij in de shownotes dat dat een doorbraak is. Dan ben ik toch wel heel benieuwd wat jij hier voorbereid hebt. We gaan. We gaan het horen.

Bert Slagter: Ja, vorige week hadden we het over het verbazingwekkend grote vermogen van AI om inzichten uit verschillende vakgebieden te combineren tot nieuwe doorbraken. Bijvoorbeeld bij die 700 wiskundige papers die OpenAI op 6 oktober op GitHub heeft gepubliceerd. En deze week wil ik één zo'n doorbraak bespreken, omdat daar een paar interessante inzichten uit volgen. Dus ik heb wel één van die 700 gepakt. Nou, niet zomaar willekeurig eentje, maar eentje waar ook wel, wel wat aardige dingen over te zeggen waren. Het gaat om nummertje 109 van de 700. Ja, ze hebben allemaal een volgnummer gekregen en die gaat over het vermenigvuldigen van gehele getallen. En de vraag is dan: hoeveel werk is er nodig om twee gehele getallen met elkaar te vermenigvuldigen? Hoeveel rekenstappen kost dat? En als we even terugdenken aan de middelbare school of basisschool eigenlijk, hè, de simpele methode die wij op school leerden, die heeft ongeveer n kwadraat stappen nodig bij twee getallen van n cijfers lang.

Bert Slagter: Dus neem bijvoorbeeld even twaalf keer 34. Dus dat zijn twee getallen van twee cijfers. Als je die gaat vermenigvuldigen, hoe deed je dat ook alweer? Dan zet je ze onder elkaar en dan deed je vier keer twee en vier keer tien en dan dertig keer twee en dertig keer tien en dan telde je die bij elkaar op en dan kreeg je het antwoord, namelijk 408. En dat is hoe je dat dan deed op een blaadje. Weet je wel, twee getal onder elkaar, streep eronder keer en dan rekende je dat zo uit. Ja, dat zijn dus, voor twee keer twee getallen zijn dat vier vermenigvuldigingen.

Bart Mol: Ja.

Bert Slagter: Twee kwadraat vermenigvuldigingen. Heb je twee getallen van drie cijfers, dan moet je drie kwadraat vermenigvuldigen doen. Negen vermenigvuldigingen. Dat tel je dan bij elkaar op en dan krijg je het antwoord. Heb je een getal van honderd cijfers, dan moet je dus tienduizend vermenigvuldigingen doen. Getal van duizend cijfers. Twee getallen, heb je een miljoen vermenigvuldigingen. Het loopt heel hard op. En dan zeg je van: nou, dat is toch niet zo erg, want ik vermenigvuldig toch nooit twee getallen van duizend cijfers? En dat is waarschijnlijk waar. Maar er zijn situaties waarin je dat wel wil doen. En vooral in, ja, als er een bepaald soort bepaalde categorie dingen berekend moet worden. Dat doe je nooit met de hand meer natuurlijk, maar computers doen dat wel. En dan is het ineens interessant. Hoe schaalt die vermenigvuldiging? Want dat is waar het vaak over gaat. Dus veel van die wiskundige problemen die wij nu zien, van die doorbraken, van die oplossingen die daar gepresenteerd worden, die gaan vaak over de schaalbaarheid. En als wiskunde en informatica praten over het karakter van een algoritme, dan hebben ze het vaak over big O wordt dat dan genoemd, de grote O, een hoofdletter O en dan staat er tussen haakjes iets en dat is een beschrijving van hoe het algoritme schaalt, de worst case, hoe het algoritme schaalt met de lengte van de input.

Bert Slagter: Dus als je de input twee keer zo lang maakt, hoeveel langer duurt het dan voordat het algoritme een antwoord heeft? Dat is de vraag die je dan beantwoordt. Als je bijvoorbeeld even het voorbeeld van algoritmes, het opzoeken van een getal in een lijst of in een tabel. Dus als je zoekt in Google Sheets of in Excel bijvoorbeeld. Of het sorteren van een lijst met teksten of het versleutelen van een bericht. Als je encryptie aan hebt staan of het vermenigvuldigen van twee getallen. Dat soort-- kijk, algoritmes zijn overal om ons heen. Alles wat we doen, zo'n beetje wat digitaal is. Dat is één lange aaneenschakeling van allemaal algoritmetjes die werken op input. En die input, dat is een stuk tekst of een tabel of een bestand, noem het maar op. Nou goed, even wat verschillende van die klassen. O(1), dat is geweldig. Dat betekent: het maakt niet uit hoe lang de input is, het kost altijd exact evenveel werk. Dat is de holy grail. Als je dat hebt, hoef je namelijk nooit na te denken over schaalbaarheidsvraagstukken. Het kost je gewoon, hoe groot het ook is wat je erin stopt, het kost evenveel tijd.

Bert Slagter: Dan heb je O. Nou, dat is wel oké. Dat betekent dat als je de lengte van je input twee keer zo groot maakt, kost het ook twee keer zoveel tijd. Maak je tien keer zo groot, kost ook tien keer zoveel tijd. Ja, dat is nog wel een soort logisch, hè. Daartussen zit O. Die kom je ook wel veel tegen. Dat is bijvoorbeeld een getal raden onder de duizend. Kijk, dat kun je met O doen. Dan zeg je: is het één? Nee. Is het twee? Nee. Is het drie? Nee. Is het vier? Nee. In het ergste geval kost dat duizend keer raden. Maar je kunt het ook slimmer doen. Je kunt ook zeggen: is het onder de 500? Ja of nee? Als het antwoord is ja, zeg je: is het onder de 250? Weet je, dan halveer je elke keer het stuk. Nou, dat is O. Dan heb je het dus in tien stappen. Waanzinnig.

Bart Mol: Het is een beetje hoe ik altijd wiskundige problemen op de middelbare school altijd brute force was omdat ik de slimme manier niet snapte, zeg maar.

Bert Slagter: Ja.

Bart Mol: Als je dan dertig keer die formule invulde, dan kwam je toch wel een aardig end vaak bij een antwoord.

Bert Slagter: Ja, dat is binair zoeken noemen we dit. Dit is een slimme manier van brute force, zou je kunnen zeggen. De zoekruimte elke keer halveren. Dus je hebt O(1), je hebt O en je hebt O. Maar je hebt ook nog categorieën daarboven, die zijn slechter. O(n²) bijvoorbeeld. Dat is wat we net hadden met het vermenigvuldigen. Ja, als je het dan twee keer zo lang maakt, hè, dan schaalt het. Het schaalt kwadratisch. Dus een getal van twee cijfers kost vier, een getal van drie cijfers kost negen en van tien cijfers al honderd. Je voelt dat, dat gaat natuurlijk, dat loopt helemaal de pan uit. Dat heb je bijvoorbeeld als je alles met al het andere vergelijkt. Voetbalpools bijvoorbeeld. Dus een voetbalpooltje met vier teams, dat is nog te doen. Maar een voetbalpool met honderd teams, ja, dan moet je, weet ik veel, tienduizend wedstrijden spelen of zo. Dat gaat ergens eindigt het idee van een pool. Grappig genoeg, we hebben dat wel eens eerder gehad bij Turing Station. Attention bij taalmodellen schaalt ook kwadratisch op de input van je vraag, dus de grootte van de context.

Bert Slagter: Daarom was het in het begin zo moeilijk om de context groter te maken. Als je context van duizend naar 2000 gaat dan schaalt kwadratisch, dus het kost ongelooflijk veel meer rekenkracht. Ja, en daar zijn trucs voor met caches en met ander soort lagen en lineaire lagen namelijk. En het woord lineair slaat ook op dat het in O(n) schaalt in plaats van O(n²). Dus ook in die taalmodellen zie je soms wat van dit soort taal terug. Ja, het allerergste is O(2^n). Dat is exponentieel. Dat zie je bijvoorbeeld bij wachtwoorden raden. Daarom kost een wachtwoord van tien cijfers echt heel veel meer tijd dan van negen cijfers om dat te brute force. De input wordt maar eentje groter. Het is niet eens dat het verdubbeld wordt, maar één karakter groter en het kost ineens heel veel meer tijd. Nou, die zit dus in die categorie. Goed, dan heb je even een beetje een beeld. Als je dingen leest over AI en algoritmes zul je dit heel vaak tegenkomen. Daarom dacht ik leuk om dit eventjes een keertje neer te zetten. Terug naar dat vraagstuk van die vermenigvuldigingen.

Bert Slagter: Naïef is dus n kwadraat, maar er is een slimmere methode en die is O(n log n). Die is al een tijd bekend. In 1971 bereikten twee wiskundigen Schönhage en Strassen een snellere manier dan n kwadraat. En ze poneerden toen het vermoeden dat uiteindelijk O(n log n) misschien mogelijk zou zijn. En dat is ook bewezen in 2019 door twee wiskundigen, namelijk David Harvey en Joris van der Hoeven, een Nederlander. Grappig genoeg, in 2019 hadden die het wiskundige bewijs dat je daadwerkelijk met de schaalbaarheid van O(n log n) twee getallen kunt vermenigvuldigen. En zij schreven daarover in een nieuw archief voor de wiskunde in maart 2020 stond daar. Ja, onlangs werd door deze twee bewezen dat twee getallen kunnen worden vermenigvuldigd in n log n stappen. In 1971 werd het bestaan geuit als vermoeden, maar ook verwachten zij dat het niet sneller gaat dan O(n log n). Ja, en dan zou je denken dan is het klaar.

Bert Slagter: Kijk, als ze daar over nagedacht hebben. We vermoeden ook dat het niet sneller kan. Dat vermoeden was in 1971 al geponeerd. Nu is het bewezen. Ja, dit is het helaas. O, n log n is de allersnelste manier om twee getallen te vermenigvuldigen. Maar nu OpenAI heeft het manier gevonden om het ietsjes sneller te doen dan o n log n, maar dan ook wel echt heel ietsje namelijk die log n. Die krijgt een exponent van 0,99999 en dat dan met 54 negens. Ja, dus dat is echt een haartje van een nanometer sneller dan o n log n. Maar ja, het is wel minder dan o n log n. De grens is dus blijkbaar niet de grens. Getsie, zeggen wiskundigen, het was zo mooi en nu is het blijkbaar een haartje minder dan mooi. Want ja, o n log n, dat is een keurige grens. En nu is het blijkbaar o n log n tot de macht 0,99 en 54 negens. En daar zit iets interessants in.

Bert Slagter: Dit is een van die inzichten die ik wil geven. Wiskunde wordt ook wel gezien als een kunstvorm. Wiskunde zit vol esthetiek. Het wordt ook wel met Escher bijvoorbeeld vergeleken. Die kunstenaar die allemaal van die tekeningen maakte. Pythagoras. Die zag muziek als toegepaste wiskunde. Er zit iets om wiskunde heen van dat het schitterend is. En dat beeld, ja, daar wordt nu een heel klein beetje aan gekrabbeld. Want ja. O n log n is dus voor een wiskundige een schitterend mooi limiet van wat je kunt halen. En nou is het blijkbaar net niet. De vraag die dan nu ook opkomt in de discussie is: er zijn heel veel van die grenzen, verhoudingen, patronen, wetmatigheden die we kennen. Zijn die echt zo elegant als we denken? Of zijn wij daar gewoon gestopt met zoeken? Dat we dachten we hadden het vermoeden dit is de grens. Een hele elegante grens. Dan hebben we bewezen dat dat ook haalbaar is. En dachten we tadaa, nu zijn we er. En terwijl die grens misschien eigenlijk wel net ietsjes verder ligt. Hoeveel orde die we in de wiskunde zien behoort tot de wiskunde zelf?

Bert Slagter: En hoeveel weerspiegelt wat wij mensen daar graag in zien, is natuurlijk een interessante vraag. Het punt is namelijk dat er maar één voorbeeld nodig is waarbij iets net sneller, langzamer, kleiner, groter is dan het vermoeden om die grens te slopen. Vanaf dat moment is dat dus niet meer de grens en is het iets anders. En dan gaan we dus op zoek naar de volgende grens. Want ja, 0,999 met 54 negens. Ja, als dat kan, waarom kan het dan niet ook met 53 negens? En iemand die zei ja, we zijn op zoek naar de volgende grens. Ik hoop dat het een sexy grens is. Ja, daar zit al iets in. Wiskundigen zijn op zoek naar iets elegants, naar iets wat een beetje sexy is. En dat is het volgende punt. Dat gebeurt ook echt, dat op zoek gaan. Op GitHub is er na de openbaring van OpenAI een soort estafette ontstaan om nieuwe verbeteringen te vinden op die piepkleine verbetering van OpenAI. Tientallen deelnemers, honderden voorstellen. Elk uur werd het beter en beter. Die exponent, die was 0,999 met 54 negens en inmiddels is het 0,98.

Bert Slagter: Dus er zijn 52 negens al weg en teruggebracht. Nou, dat is echt een enorm stuk beter geworden dus. Dus die grens. Kijk, het idee is als die 0,98 naar nul kan, dan is het lineair geworden. Dan is het van o n log n naar n gegaan, want dan is die log n tot de macht nul. Dat kun je wegstrepen. Dat is dan één geworden. Dan doe je dus keer één. En n keer één is gewoon n. Dus dat is dan het idee van ja stel dat we dat halen, dan hebben we een vermenigvuldiging in lineaire schaal gevonden. Wow, dat zou vet zijn! Nou goed, de kans dat dat kan is heel erg klein. Ook zeg ik ook op basis van het achterliggende mechanisme wat men nu aan het uitproberen is. Maar je zag dus iets interessants. Dus dat in plaats van dat er in een kamertje in een groot gebouw op een universiteitsterrein twee wiskundigen bij een schoolbord staan, zijn er nu honderden mensen all over the world achter een computer bezig met: kijk, kan ik dit nog sneller? Kan ik een truc verzinnen om het nog sneller te maken? En dan met een pull request toe te voegen aan het mechanisme wat automatisch getest wordt of het wel klopt, weet je wel.

Bert Slagter: Er is natuurlijk een soort van teststraat gebouwd. Ja, is natuurlijk heel interessant. Nieuwe dynamiek die hier ontstaat. Dat vond ik wel grappig. Hetzelfde fenomeen zie je bij een aantal andere OpenAI monsters. Daar zie je ook zo'n soort, ja, collaboration van mensen. Ja, wie zijn het wiskundigen? Zijn het gewoon nerds? Zijn het mensen met een agent? Ja, hoe moet je ze noemen? Maar die dan bezig zijn om de grens op te schuiven. Goed. Even samenvatten: ja, met AI is dus een grens doorbroken. We dachten dat het niet sneller kon, maar het blijkt toch te kunnen. Er is een interessante observatie dat mooie grenzen en mooie oplossingen sneuvelen. En dat kan iets zeggen over hoe wij, ja, onze menselijke esthetiek in de wiskunde legden. Of is die er? Dat is dus de vraag. En er ontstaat dus een dynamiek van een soort van open soort wiskunde. Mensen die met elkaar het sneller proberen te maken. Maar nu heb ik slecht nieuws, want de oplossing van OpenAI is helemaal niet sneller.

Bart Mol: Ja Bert, heb je nou vijftien minuten me lekker zitten maken om weer een naschoolse wiskundecursus te beginnen? Ik denk nu: nu wordt het leuk.

Bert Slagter: Ja.

Bart Mol: Ja, is die langzamer?

Bert Slagter: Die big O-notatie die zegt iets over hoe de prestatie schaalt met de lengte van de input, maar het zegt niks over de prestatie zelf.

Bart Mol: Mhmm.

Bert Slagter: Even een voorbeeld. Twee algoritmes, Bart. De ene die kost tien seconden per item en de andere kost één seconde per item, maar heeft een uur opstarttijd.

Bart Mol: Ja.

Bert Slagter: Dan die tweede, ja, weet je, dat lijkt natuurlijk gunstiger. Eén seconde per item versus tien seconden per item. Maar als je maar één item hebt, is die eerste na tien seconden klaar en die tweede na een uur en één seconde.

Bart Mol: Dit klinkt voor mij als een fabriek met een machine erin.

Bert Slagter: Ja, precies, ja. Dus er is-

Bart Mol: Hoeveel items gaan er door die machine heen? Of door het algoritme in dit geval?

Bert Slagter: Ja, er is ergens een omslagpunt als je deze twee met elkaar vergelijkt. Deze schalen overigens allebei lineair, hoor, maar even als voorbeeld dat je even je voorstelt van: ja-

Bart Mol: Fijn dat je iets neemt wat ik gewoon ook begrijp. Dat kan ik waarderen.

Bert Slagter: Ja, ja, het gaat erom dat je je kunt voorstellen dat er meer is dan alleen maar hoe het schaalt.

Bart Mol: Ja.

Bert Slagter: Hè, er is ook nog zoiets als opstarttijd of overhead. En dus als het gaat over, als je dat soort schaalbaarheidswetten ziet met lineair en kwadratisch. Dat is allemaal leuk, maar je moet ook de vraag stellen: oké, maar hoeveel overhead is er dan? Hoeveel opstarttijd is er? En want je moet namelijk die opstarttijd eerst terugverdienen door een beter schalend algoritme. En even naar het algoritme van OpenAI kijken. Dat is een voorbeeld van een galactisch algoritme. Zo noemen we dat. Is een algoritme dat theoretisch beter schaalt, maar pas sneller wordt bij een invoer die zo groot is dat het praktisch nooit te verwerken is. Zeg maar niet een uur opstarttijd, maar 1 miljoen jaar opstarttijd. Zoiets. Zo moet je het je een beetje voorstellen.

Bart Mol: Ja.

Bert Slagter: Dat betekent dus ook dat deze doorbraak van OpenAI voorlopig geen praktisch nut heeft. Daarvoor moet niet alleen de exponent omlaag, maar ook de overhead. En ik vertel je dit om je de nuance te laten zien achter het woord doorbraak. Voor het vakgebied van de wiskunde en voor de gemeenschap van de wiskundigen is dit pas het startpunt. Het is leuk dat dit nu gevonden is. Blijkbaar is O niet de grens, de snelste manier om die vermenigvuldiging te schalen. Maar dat betekent niet dat we nu snellere algoritmes hebben om priemgetallen te zoeken of iets dergelijks. Te vermenigvuldigen, hè. Dat is iets wat je bijvoorbeeld moet doen bij bepaalde cryptografische bewerkingen. Dan moet je twee hele grote getallen met elkaar vermenigvuldigen. Kunnen we dat nu sneller doen? Nee, helemaal niet, dit heeft nog geen praktisch nut. Het enige wat dit eigenlijk zegt is: jongens, er is iets wat we verder moeten onderzoeken. Blijkbaar kan het sneller dan deze grens, maar het is nu nog een algoritme met een opstarttijd van: heb ik jou daar.

Bert Slagter: We hebben er nog praktisch helemaal niets aan. Maar we, ja, dit is eigenlijk, het is een startpunt. Misschien leidt dit ooit tot een bruikbaar algoritme. Misschien ook niet. En ik denk dat je dit elke keer in je achterhoofd moet houden als je krantenkoppen of tweets leest van doorbraak hier, doorbraak daar. Dat zijn vaak eigenlijk alleen maar hele kleine eerste puzzelstukjes. Oké, er kan iets waarvan we niet wisten dat het kon en dat betekent dat we iets te onderzoeken hebben. Dat we moeten gaan kijken wat het dan betekent en hoe bruikbaar het is. En het is in eerste instantie gewoon niet bruikbaar. Overduidelijk. Maar kunnen we dat bruikbaar maken? Kunnen we dat op een andere manier ergens wel inzetten? Dus dat is eigenlijk wat hier gebeurt.

Bart Mol: Ja.

Bert Slagter: En nou dat wil ik afsluiten met even uitzoomen naar iets wat we de afgelopen weken ook veel zagen, namelijk kritiek vanuit de wiskundigengemeenschap. Hè, de Association for Human Mathematics is opgericht. Dat is een clubje, waar wiskundigen zeggen: wiskunde mag alleen maar door mensen worden gedaan en niet door AI. En die zeggen ook: "Mathematicians did not ask for this work to be done." We hebben hier niet om gevraagd. Ga weg. Alsof ze het alleenrecht hebben op de wiskunde. Ja, schitterend. Je moet wel denken aan allerlei eerdere beroepsgroepen die ontwricht zijn. Ik las een stuk in NRC gisteren van Piet Lammers. Die is wiskunde onderzoeker aan de Sorbonne universiteit in Parijs. En die had een vrij volwassen reflectie erop. Die zei: "bijna alle problemen waar ik aan werkte zijn verwezenlijkt. Mijn projecten en die van mijn post-doc promovendi vallen weg en ik moet nieuwe doelstellingen formuleren voor mijn subsidie van 1.4 miljoen euro die ik recent vanuit Europa heb gekregen. Mijn vakgebied binnen de wiskunde heeft pech."

Bert Slagter: Wiskundige natuurkunde," doet hij blijkbaar, "was oververtegenwoordigd in de OpenAI publicatie. AI zou veel intellectuele taken van ons kunnen overnemen. De wiskunde was eerst aan de beurt. Simpelweg omdat wiskundige voortgang gedemonstreerd kan worden zonder te wachten op experimenten in de echte wereld." Ja, dat is natuurlijk logisch. Als je een hypothese hebt met eiwitten, dan moet je wel ergens een keer een lab in.

Bart Mol: Ja.

Bert Slagter: Maar goed, de rommelige mensenwereld lijkt AI ook niet echt moeite mee te hebben. En dat even op dit punt. Ik zag gisteren een berichtje langskomen van Anthropic. Samenwerking met Citrini, mensen van Citrini die een of ander tegengif tegen, wat was het ook alweer? Een schorpioenbeet of zo hebben verzonnen samen met AI. En dat wordt dan nu getest en dan zie je dat het ook al de bio wereld ingaat. Maar ik vond het een volwassen reactie van hem. Verder in zijn opiniestuk. Hij zei: Ja, we zullen ons opnieuw moeten leren verhouden tot ons vak. Zoals de timmerman die ineens elektrisch gereedschap kreeg. Dit zeg ik, dit zegt hij niet zelf, maar die vibe heeft het een beetje. Of de havenarbeider die ineens een hijskraan kreeg. Of de ontwerper die ineens een computer kreeg. Ja, vanuit het perspectief van het individu is dat niks nieuws, want er zijn al zo ongelooflijk veel individuen en beroepen ontwricht. Maar wat uniek is aan nu, is de snelheid waarmee het gebeurt en de schaal waarop het gebeurt.

Bert Slagter: En dat is, ja, dat is natuurlijk interessant. Daar zullen we ons toe moeten verhouden. Ja, denk ik. Dat is ja en dan is de vraag hoe doen we dat? En dit soort. We behandelen die wiskunde dingen ook om een soort van inkijkje te geven in wat. Wat gebeurt er nou in één zo'n vak? Ja, dit gaat in allerlei andere vakken ook gewoon gebeuren. En het aardige is, als het bij iedereen tegelijk gebeurt, dat je dus ook geen noodfonds voor zielige wiskundigen hoeft op te richten. Want morgen zijn de natuurkundigen, de chemici, de biologen aan de beurt. En de rechten en de economie zal het ook niet anders zijn en ook niet bij marketing, communicatie en talen. Dus alles zal op een of andere manier geraakt worden door wat AI straks of nu al inbrengt. En ja, dan zeggen ze een gewaarschuwd mens telt voor twee. Ja, maar dan moet je je dus wel laten waarschuwen. Dan moet je wel een beetje wakker worden en gaan kijken van oké, wat? Wat betekent dit dan voor mij? Weet je wel. Dus ja, goed, deze discussie zullen we nog later een keertje wat breder oppakken.

Bart Mol: Maar zeker. Nou ja, ik ga vertellen wat je kan doen. Je kan bijvoorbeeld van de Claude Terminal app naar de Claude Code app op je computer switchen Bert. Wie weet helpt dat wel om je baan te beschermen. Want dat is precies wat ik gedaan heb deze week en daar wilde ik het eens even over hebben. Gewoon weer eens even bijpraten over de praktische kant van AI. Dat is het leuke van deze podcast. We kunnen van theoretisch naar praktisch en weer terug. Dat gaan we deze aflevering ook zeker een paar keer doen. Ja, ik heb dit itempje genoemd. De koning is dood, lang leve de koning. Want ja, ik ben overgestapt Bertus. Van de Claude Code app in de terminal naar de Claude Code app als app op mijn MacBook of mijn Mac mini die ik inmiddels ook heb. Ja en ja, waarom nu? Is dan misschien een beetje de vraag. Ik ben Claude Code gaan gebruiken toen het uitkwam. Ik heb nog even een tweetje opgezocht toen ik voor het eerst een keertje er wat over gezegd.

Bart Mol: Dat was in maart 2025. Ik heb uitgezocht wanneer het uitkwam. Was in februari 2025, dus ik was er voor de verandering eens een keer vroeg bij. Ja, en dan is het eigenlijk ja. Defaults matter wordt wel eens gezegd in de open source community of gewoon überhaupt in de software community. Dat ja, de dingen waar je aan gewend bent, de standaardinstellingen, ja, veel mensen blijven daar gewoon bij hangen. Ja en jongens, het zal je niet verbazen, ik ben ook maar gewoon een mens. En ik werkte met de Terminal app. Ik heb geleerd hoe de terminal werkt. Dat is eigenlijk een beetje ja, de ouderwetse manier van een computer bedienen. Vroeger in de jaren tachtig zag je dat. Op computerschermen zag je groene letters en dan moest je het alleen maar typen met je toetsenbord. Je had niet eens een muis, je had geen icoontjes waar je op kon klikken. Je had eigenlijk helemaal geen beeld behalve die tekst. En dat is hoe je een computer bestuurde. En ja, nerds. Of beter gezegd developers gebruiken dat nog steeds omdat het lekker snel is en je hebt ultieme controle over wat je doet. En het is ook gewoon gewenning voor veel mensen.

Bart Mol: En die terminal app van Claude Code. In het begin was dat het enige wat er was. Claude Code was een probeerseltje in de terminal. Net zoals Codex dat was trouwens. En Gemini van Google, dat waren allemaal probeerseltjes in de terminal, de eerste coding agents. En later kwam daar natuurlijk een app bij. Toen meer mensen het gingen gebruiken, bijvoorbeeld met CoWork en Codex als ChatGPT app. Die waren nog twee losse apps, ook op een gegeven moment. En je zag dat die terminal apps nog steeds meer functionaliteiten hadden, dus ik bleef dat lekker gebruiken. En de afgelopen weken heb ik het idee. Ik lees het ook een beetje op Twitter, maar het is ook wel mijn eigen gevoel. Ja, ik heb die. Ik heb de normale app geprobeerd en het werkt eigenlijk gewoon fijner. Het omslagpunt is wel een beetje geweest. Ik heb ook het idee dat bij Anthropic ze het eindelijk, ja zelf op het punt hebben waar ze het willen hebben. Ja, wat is er dan zo fijn? Ja, ik ga een knuppel in het hoenderhok gooien en dat is dat een graphical user interface, een, ja, een GUI, GUI, GUI noem je dat volgens mij als je het afkort.

Bart Mol: Maar gewoon hoe je normaal gesproken werkt op een computer met een desktop, een muis en een toetsenbord. En dat je dingen ziet en dat je op icoontjes kan klikken. Ja, dat eigenlijk gewoon beter is dan alleen een terminal voor vrijwel iedereen behalve ja, echt, echt ultra developers of zo. Weet je, ik ben inmiddels na twee jaar met Claude Code en ben ik best wel handig in de terminal. Ik ben nu best wel. Ik kan er best wel prima mee omgaan terwijl ik twee jaar geleden net als Mauro totaal niet wist waar het over ging, weet ik dat nu wel. Maar als je dan gewoon een goed ontwikkelde app gebruikt, gewoon waar je op kan klikken, waar je verschillende vensters hebt, ja, dat is uiteindelijk toch gewoon denk ik beter dan een terminal. Want wat heb je nou in die app? Je kan makkelijk twee sessies naast elkaar zetten. Je hebt een zijbalk met je hele geschiedenis aan sessies. Dat heb je, in de terminal moet je dat opvragen via een command. En die panels, ja, die kan je, daar kan je alles in zetten wat je wil. Je kan een terminal aanzetten in de app, je kan een browser aanzetten in de app.

Bart Mol: Je kan je iPhone simulator aanzetten in de app. Hij kan computer use gebruiken en dit kan je ook allemaal wel in de terminal, maar dan zijn het losse vensters, die je zelf een beetje naast elkaar moet slepen. Hier zit het allemaal mooi in één app. Je kan het inrichten zoals je dat zelf wil. Dan onthoudt hij dat ook. Ja, dus dat waren allemaal dingen dat ik dacht: ja, alles wat ik wil, alles wat ik veel gebruik zit eigenlijk in die app. En, ja, eigenlijk ook beter en fijner dan in de terminal. Maar de echte reden Bert voor mij om over te stappen was remote control. Want ik merkte, ja, dat de manier waarop ik met Claude werkte, dat was niet helemaal gezond. Dat voelt niet helemaal fijn, want wat deed ik? Ik ging achter mijn laptop zitten, startte Claude Code op en dan ga ik aan het werk en dan zeg je: ik wil een app maken of ik wil voor Turing Station de website iets veranderen. En dan zeg je dat en dan ben je samen aan het plannen. Lekker heen en weer en daarna gaat hij aan de slag en soms is hij dan wel een uur weg. En ik merkte dat ik dan een beetje zenuwachtig achter mijn computer zat en dat ik niet helemaal die ene taak kon loslaten en dan toch eigenlijk weer wel iets anders probeerde te doen.

Bart Mol: Bijvoorbeeld een script schrijven voor deze aflevering, maar dat ik dan toch weer terug ga kijken naar die terminal om te kijken of er nog wat moet gebeuren. Toen dacht ik: ik zou eigenlijk gewoon willen dat ik echt even weg kan van huis. Bijvoorbeeld lekker in de bibliotheek kan zitten of een rondje kan wandelen. Gewoon iets nuttigs doen, en dat ik wel in de gaten kan houden wat er gebeurt en als hij vastloopt dat hij me gewoon een berichtje stuurt. Dus eigenlijk veel meer dat ik het zelf in de gaten moet houden. Dat hij mij iets stuurt wanneer dat nodig is. En dat kan met remote control. En ik had het geprobeerd toen het uitkwam, een half jaar geleden, maar dat werkte gewoon niet goed met Claude. In ieder geval niet in de terminal. Dat zat vol met bugs en het werkte helemaal niet. Niet handig, je moest handmatig elke keer aanzetten. En toen, een paar maanden terug, toen OpenAI met wat nieuwe modellen kwam, toen iedereen overstapte naar OpenAI weer, toen was ik dat ook aan het proberen. Toen had ik Codex geprobeerd en dacht ik: weet je wat, ik gebruik gewoon de app een keertje. En toen zat ik ook op de app op mijn telefoon en toen kon ik gewoon opeens mijn sessie, die op mijn laptop thuis bezig was, kon ik gewoon besturen via mijn telefoon.

Bart Mol: Ik weet niet, heb jij dat geprobeerd ook Bert? Want jij bent een Codex gebruiker.

Bert Slagter: Ja, ik doe dus al een paar maanden niks meer met Claude, inderdaad. Codex. Ja, ik vind het echt geweldig hoe die, en dat is in combinatie met Dot alleen maar nog, zeg maar, breder geworden. Want dan heb je niet alleen je eigen computer en de cloud threads van die er sowieso al waren met chat en work, maar je hebt ook nog de computer van je Dot. Ja, dat bestuur je eigenlijk waar je ook bent, op je telefoon, je iPad of je laptop op dezelfde manier. En dat, ja, dat is echt. Je kan inderdaad gewoon vanaf je telefoon iets op je laptop laten opzoeken via, ja, dat is echt, ja, klopt.

Bart Mol: Nee, dat is top. Dus toen kwam ik op een gegeven moment dat ik dacht: ik moet het weer een keer proberen. En toen dacht ik: weet je wat, ik probeer gewoon dan ook meteen die nieuwe Claude app, want we hebben het al wel vaker gezegd in deze podcast. Je moet zo nu en dan eventjes, ja, je hebt een half jaar geleden iets geprobeerd. Ja, wat toen jouw gevoel was of jouw conclusie, dat telt eigenlijk niet meer. Kijk, weet je, bijvoorbeeld met iPhones, hè, dan probeer je een keer een iPhone en dan zeg je: ja, dit is niks voor mij, ik vind Android fijner. En dat was vaak een conclusie waar je jaren op vooruit kon, omdat, ja, softwareontwikkeling ging gewoon niet zo snel en hardware al helemaal niet. Ja, met AI is dat gewoon niet meer zo. Dus iets wat een half jaar geleden gewoon heel slecht werkte, kan een half jaar later helemaal anders zijn. Dus je moet dat een beetje weer proberen. Dus ik dacht: ik ga dat doen, met als idee: ik heb een Mac Mini gekocht, die staat altijd aan. Daar start ik nieuwe sessies op. In de ochtend ga ik gewoon even een uurtje lang alles voor die dag klaarzetten en daarna zeg ik: begin maar en dan ga ik daarna gewoon niet meer een beetje hyperactief naar Claude zitten staren.

Bart Mol: Dan ga ik gewoon verder met mijn dag en dan kan ik via mijn telefoon of mijn laptop als ik onderweg ben kan ik daar gewoon wel bij. Nou, zo gezegd, zo gedaan. Dat werkte top. En toen kwam ik iets in Claude tegen. In de app zit dat alleen maar, ook voor bepaalde gebruikers. Toen dacht ik: hé, dat is grappig. Projects. Toen dacht ik, ik zei dat tegen jou, Bert. Toen zei je: ja, maar dat, ja, leuk dat je dat ontdekt hebt, maar dat bestaat volgens mij al jaren. Toen ben ik gaan kijken. Ja, dat klopt. Projects bestonden al. Dat was eigenlijk gewoon een gedeelde map. En dan zeg je bijvoorbeeld gedeelde map, Bitcoin Alpha app of Turing Station website of zo. En daaronder kwamen dan gewoon al je chats te staan en misschien nog een agents.md-file, maar het was meer een soort van manier om chats te organiseren dan dat het iets anders was. En nu hebben ze dat veranderd. Een project is nu één doorlopend gesprek over wel een bepaalde map. Dus bijvoorbeeld de Turing Station website. Dat kan je een project van maken en dan pakt hij de code van onze website van GitHub. Zet hij dat op een eigen cloudcomputer, op een virtual machine en daarna kan ik via dat project gewoon is het één chat en dan kan ik bijvoorbeeld zeggen: nou, ik wil op onze website een aparte pagina voor de tools die wij gebruiken.

Bart Mol: Dan zegt hij: oké, ja, dat is goed, ga ik maken en dan maakt hij een thread aan. Dat is een losse sessie en in die thread kunnen dan ook weer subagents gemaakt worden. Dus wat je dan krijgt als je bijvoorbeeld vraagt: hé Claude, we hebben gister wat dingen gedaan. Kan je me nog even een samenvatting geven wat we aangepast hebben? Kan je nog even de nieuwe feature die we gister gemaakt hebben even testen. En ik wil graag dat je dus die nieuwe pagina voor de website maakt. En we moeten ook gaan werken aan een inlogsysteem voor leden. En wat hij dan gaat doen, dan zegt hij in de hoofdchat tegen jou: dat is goed. En dan zie je aan de rechterkant dat hij dus allemaal threads op gaat starten. Dus een soort van losse sessies met subagents die dan die verschillende dingen uit gaan werken. En heb je ook een soort kanban board, dan zegt hij oké, deze thread die wacht op jouw antwoord. Deze thread is nog bezig, deze thread is klaar en dan kan je hem terug mergen naar GitHub. Dus dat hij in de daadwerkelijke code komt. Ja, dat werkt best wel fijn. Ik vind het heel erg fijn om in één chat te kunnen praten over één project, over een app, over een website, over iets anders wat ik aan het doen ben en dat hij dan automatisch subagents maakt.

Bart Mol: Het is heel fijn dat het in de cloud werkt, omdat je dan via je laptop, via je Mac mini, via je telefoon. Je kan er altijd bij. Nooit gedoe. Het enige wat ik wel had twee dingen eigenlijk, maar het belangrijkste ik. Voor mij begon dit te veel te verbergen en ik snap dat dat voor sommige gebruikers heel fijn is. Alleen het is nu echt. Ja, je ziet nog wel de stappen die zo'n subagent doorloopt, maar hoe hij dat precies doet, ja, daar moet je echt naar vragen. Terwijl als je in een normale Claude Code sessie werkt, dan zie je wel een beetje wat hij aan het doen is. Ze verbergen daar ook wel steeds meer de. Hoe hij nadenkt, dat zie je al niet altijd meer. Maar je ziet wel vaak oké, hij gebruikt nu deze tool. Hij is ongeveer dit aan het nadenken en dat werd nu een beetje verborgen. Dus ik vond het moeilijker in de gaten houden van wat is hij nou precies aan het doen? En ik vond hem best wel snel door zijn tokens heen gaan. Dus ik heb het echt flink gebruikt voor mijn eigen app om wat features te maken.

Bart Mol: Dat is allemaal gelukt, ook op een goede manier, maar ik denk dat ik nog even terugga naar de volgende workflow. Namelijk op mijn Mac mini kan ik gewoon een session starten. Dus een chat met Claude. Dat is altijd via remote control, dus ik kan daar zowel via mijn MacBook kan ik daar bij, maar dan loopt die sessie nog steeds op mijn Mac mini. Dus als ik mijn MacBook dan dichtklap dan gaat hij gewoon door op mijn Mac mini, dus die staat altijd aan. Ik kan erbij vanaf mijn telefoon. Via de Claude app kan ik dus ook in de gaten houden wat er gebeurt. Hij kan op mijn Mac mini heel makkelijk dingen testen die hij bijvoorbeeld niet kan in Projects. Omdat bijvoorbeeld. Om een iPhone-app te testen heb je een Mac computer nodig. Dat kan niet op een virtual machine die op Linux draait. Om even vrij technisch te worden, maar dat is wel voor mij heel belangrijk en ik denk dat ik die op die manier laat lopen, omdat ik dan. Ik heb ook het idee dat hij minder tokens gebruikt, kan het beter in de gaten houden, maar op zich vond ik het wel fijn werken.

Bart Mol: Dus ik wil jullie eens vragen, dames en heren, probeer die desktopapp eens uit. Probeer remote control eens uit voor Claude of überhaupt gewoon voor je favoriete agent. En probeer die nieuwe Projects in Claude Code eens uit en laat eens even weten wat je ervan vindt. En dan Bert, wil ik graag met jou het eens even over gaan hebben. Ja, op welke manier moeten we nou überhaupt met agents of een team van agents werken? Want dat. Ik heb nu zoveel verschillende manieren geprobeerd en ik zal je zeggen ja, ik heb je hulp nodig. We moeten het eens over hebben, want ik weet het niet. Ik kom er niet helemaal uit wat de beste manier is. Ja, daar moeten we het over hebben.

Bert Slagter: Je had het net over agents, ook in de context van het programmeren en het bouwen.

Bart Mol: Ja.

Bert Slagter: Maar je mag het woord agent ook best eventjes nu voor het volgende item synoniem maken met persoonlijke assistent. En op die manier gaan we er eens over hebben. En ja, en hoe ga je nou samenwerken met jouw persoonlijke assistent of persoonlijke assistenten? Ja, jij hebt daar eens even geprobeerd wat structuur in te brengen en het in twee kampen te verdelen.

Bart Mol: Ja, ja. En daar wil ik. Ik vind het een hele goede toevoeging overigens ook wel zeggen ik. Ik gebruik Claude Code ook als persoonlijke assistent, dus dat kan ook.

Bert Slagter: Je hebt net over voorbeelden als bouwen van apps en website features. Dus voordat. Voordat mensen denken nou, dit gaat allemaal niet over mij en we gaan het ook hebben in de toekomst, gaat jouw persoonlijke assistent jou echt heel veel helpen met gewoon hele normale dagelijkse.

Bart Mol: Ja, nee, precies. Precies. Ja. Kijk, we moeten even terug naar de publieke doorbraak van personal agents. En dat was begin van dit jaar. Toen hadden we opeens Claude Bot. En dat is later OpenClaw geworden. En dat was het moment voor veel mensen dat ze voor het eerst echt een agent samenwerkten die ook proactief dingen kon doen voor jou. Dus die wist van oké, elke dinsdag of sorry, elke woensdag nemen Bert, Peter en Bart een Turing Station op. O, dan is het handig als ik een script klaarzet volgens een bepaalde template. In plaats van dat je aan Claude vraagt Hey Claude, het is weer woensdag, zet het script klaar. En ook Claude Code kan dat ook. Die kan ook proactief dingen doen, maar daarvoor was het allemaal een beetje geknutsel. En met OpenClaw had je opeens wow, dit installeer ik. En dit begint opeens dingen voor mij te doen. Een maand later kwamen we erachter dat er heel veel dingen mis waren met OpenClaw en dat het allemaal niet ideaal was, maar het gaf een kijkje in de toekomst.

Bart Mol: Daar hebben we het vaak over van hey wow, dit zou wel eens wat kunnen worden. En de grote vraag was al snel van ja, hoe ga ik nou om met zo'n agent? Of met een team van agents zelfs? Hoe hou je ze onder controle? Hoe zorg je dat je niet meer tijd bent aan het managen van je agents dan dat het jou oplevert in het werk dat ze doen? Nou, je hebt kamp A. Ik denk dat ik mezelf daar in eerste instantie ook wel onder schaar, want ik werkte al met Claude Code. Je hebt gewoon één agent en die agent delegeert het eigenlijk onder de motorkap naar allemaal subagents. En die subagents, die verdwijnen daarna weer. En soms verdwijnt je main agent ook voor een groot gedeelte. Dat is bij Claude Code eigenlijk zo, maar nu met die Projects of met Claude Tag. Dat is een Claude bot in Slack. Ja, heb je eigenlijk gewoon? Je vraagt het gewoon aan Claude, hè? Dat is wat zij zeggen. Dus in Slack als je een vraag hebt, maakt niet uit of het een vraag over marketing, sales of finance is.

Bart Mol: Je tagt gewoon Claude en dan krijg je een antwoord. Hermes doet dat in eerste instantie een beetje hetzelfde. Je hebt gewoon één Hermes agent. Je vraagt hem gewoon wat je wil en hij zoekt wel uit hoe hij daar antwoord op geeft. OpenAI Dot hè, waar jij nu aan het testen bent, Bert? Dat werkt ook zo. Je hebt gewoon één Dot en die fixt het wel voor je. En Meta doet dat met Muse. Kan dat ook? Dan heb je kamp B. Dan heb je eigenlijk een team van agents. Agents die wat meer persistent zijn en wat meer blijvend zijn. Mogelijk met één agent die de baas is. Dat kan wel, maar toch wel meer een teampje.

Bert Slagter: Ja, de chief of staff wordt hij dan genoemd, hè, de baas van de agent.

Bart Mol: Ja, dat zie je vaak langskomen van oké, ik heb een team van agent gemaakt. Kees de CEO, Claudia de CFO, Berend de CMO, Monique de developer en Bert de chief of staff. Die leidt dat clubje dan allemaal. En daar stel ik mijn vragen aan. Hermes biedt het inmiddels ook aan, naar aanleiding van Groq Bot. Die heeft heel duidelijk dit idee gekozen. Ja, ja. En bij Meta met Muse kan dit ook. Daar kan je ook meerdere Muse agents aan toevoegen. Daarbovenop heb je nog het laagje van: ja, dan moet ik het goed uitspreken. Antropomorfiseer je dan ook je agent, ja of nee? Dus maak je de agent menselijk? Laten we hem zo even noemen. Groq, Dot en Muse, die doen dat allemaal met van die leuke poppetjes. Claude doet het niet echt, maar stiekem ook weer wel een beetje, want Claude is de enige die vanaf het begin af aan een naam heeft.

Bart Mol: Claude is een naam, terwijl ChatGPT, ja, dat is een productnaam, dus iedereen noemt zijn ChatGPT bot Chat of Chappie. Terwijl je Claude noem je gewoon Claude. Ik vraag het Claude, dat is best wel slim. Plus Claude Code heeft altijd al dat krabbetje gehad natuurlijk, die overal een beetje rondspringt, dus die hadden al wel zijn logootje. Alleen het is voor iedereen hetzelfde. Het is niet gepersonaliseerd, het is echt een overkoepelend merk ding. Ja, en nu is de vraag Bert, met deze introductie, ja, welk kamp heeft er gelijk? En misschien nog wel belangrijk, belangrijker, is er wel een gelijk? Hè? Kunnen we hier al een definitieve uitspraak over doen? Of zitten we hier nog middenin? Wat is jouw gevoel hierbij?

Bert Slagter: Ja, ik test ze nu allebei naast elkaar, dus Dot bij OpenAI en Grok Bot, bots. Ik heb er een aantal aangemaakt met een allemaal een specifieke taak, een specifiek domein waar ze verantwoordelijk voor zijn.

Bart Mol: Ik weet dat Peter ook flink mee bezig was. Die vertelde er laatst over dat hij verschillende bots had. Eentje om zijn e-mail in de gaten te houden en eentje om te helpen coden volgens mij en een aantal andere dingen.

Bert Slagter: Ik heb eentje voor Turing Station en die weet dan precies van de MCP's van Turing Station en waar de voorbereidingen staan en waar hij de afleveringen kan vinden. Dus ik gebruik het allebei. Bij Dot is het idee dan dus dat je over alles wat er loopt gewoon in één chat vragen kunt stellen en opmerkingen kunt geven. En dat gaat behoorlijk goed. Dus je kunt best aardig een random opmerking geven. En dan heeft hij zelf op een of andere manier wel door waar dat nou bij hoort. Alleen dat voelt voor mij toch telkens een beetje wiebelig. Want ik denk dan wel: ja, ik hoop maar dat hij begrijpt waar dit over gaat. En je krijgt toch de neiging om er dan een beetje bij te zeggen. Nog even over die taak van zus en zus en zo. Ik heb dit nog. Weet je wel. Terwijl het aardige van de Grok situatie waar je gewoon een aantal bots hebt. Dan weet je dus dat het ook automatisch in die context terechtkomt waar het over gaat. Dus dat voelt wat zekerder en ik verbond dat. Gisteren luisterde ik een podcast met Jensen Huang, CEO van Nvidia.

Bart Mol: Ja.

Bert Slagter: Dat is de, ik heb hem ook even in de shownotes gezet, de BG2 aflevering van 15 oktober. En daarin begon hij rond minuut 33 een interessant betoogje te houden over alignment ging dat. Hij zei: "Alignment is going to be a forever problem if we depend on perfect alignment in order to assure safety, then we are never going to get there." Dus hij zegt: alignment zal altijd een vraagstuk zijn. Je kunt niet uitgaan van perfect alignment. Kijk naar hoe we omgaan met baby's, hoe we onze kinderen opvoeden of hoe we omgaan met huisdieren of werknemers. Je begint met het beperken van hun bewegingsvrijheid.

Bart Mol: Ja.

Bert Slagter: Je geeft ze rechten, toegang tot hulpmiddelen, informatie, verantwoordelijkheden, mogelijkheden, geld, andere middelen, afhankelijk van de taak die je ze geeft. Je begint vanuit zero trust. Je vertrouwt ze in eerste instantie nergens mee. Als je iemand aanneemt, begin je met zero trust. Als je een baby van één jaar hebt, zet je die in een box. Je gaat uit van zero trust. Je geeft ze minimale rechten en verruimt die grenzen naarmate je meer over ze leert. Bij elke nieuwe AI, en dan heeft hij het hier over een nieuw AI model in de context van safety, maar zo meteen pas ik hem even op onze situatie toe. Bij elke nieuwe AI moeten we van hetzelfde principe uitgaan. Wanneer je een AI test, begin je met zero trust, maximale beperking, minimale rechten en vervolgens verruim je die grenzen naarmate je meer test en meer vertrouwen krijgt. En daarna moet je gaan monitoren en dan moet je de mogelijkheid hebben om in te grijpen. Nou goed, luister dit stukje eens een keer terug en de discussie die volgt is interessant. Ik pas hem even toe op deze situatie. Ik vind het best wel spannend dat mijn Dot van OpenAI.

Bart Mol: Ja.

Bert Slagter: Overal bij kan, alles kan zien, alles kan doen. En dan denk ik: ja, hij moet maar zelf bedenken. Kijk, hè, de vraag die ik stel: heb ik eigenlijk wel voldoende trust hiervoor? Het aardige van Grok vind ik dat je tegen één zo'n bot, tegen één assistant eigenlijk heel precies kunt zeggen wat hij wel en niet mag. Hier mag je wel bij, daar mag je niet. Dit mag je wel doen, dit mag je niet doen.

Bart Mol: En je kan het ook afkaderen daadwerkelijk door een bepaalde rechten wel of niet te geven.

Bert Slagter: Nou, dat weet ik dus eigenlijk niet. Volgens mij kan dat. Daarom had ik ook in onze voorbereiding tussen haakjes gezegd technisch is dit een zwak argument, want volgens mij kan het namelijk niet bij Grok.

Bart Mol: Laat ik het dan zo zeggen laten we even Grok wel of niet even loslaten. Dit kan per definitie niet bij één super agent en mogelijk in theorie wel bijvoorbeeld bij meerdere Hermes agents om maar eens wat te noemen.

Bert Slagter: Je zou dan zo'n agent kunnen zeggen joh, hier heb je een creditcard met een bestedingslimiet van honderd piek en tegen een andere zou je kunnen zeggen en zou je een grote bestedingslimiet kunnen geven omdat hij al beter heeft bewezen dat hij in de context van zijn taak elke keer de goede beslissingen neemt. Dus zo zou je veel meer. En ik heb het genoemd. We geven een peuter ook geen kettingzaag. We zijn. We zijn in ontzettend veel dingen en dat is het argument van Jensen Huang. Ontzettend veel dingen zijn wij heel erg gewend aan de subtiliteit van hoeveel verantwoordelijkheid geef je mensen die nieuw zijn? Doe eerst een simpel klusje, laat zien dat je het kunt en dan krijg je een moeilijker en gevaarlijker klusje. Doe je met je kinderen, doe je met nieuwe collega's. Ja, dat is gewoon zo logisch eigenlijk. En bij bots, ja, zou je dat dus. En dat is wat Jensen Huang zegt over modellen dus ook. Ja, zo zouden we ook moeten omgaan met nieuwe modellen die dus weer nieuwe capabilities hebben, nieuwe dingen kunnen. En ik zeg dat zou je eigenlijk ook met bots moeten doen. Je zou eigenlijk een bot met een specifieke taak slash verantwoordelijkheid ja, moeten laten beginnen met zero trust. En als je het idee hebt van nou weet je, hij heeft nu voor de 24e keer precies gedaan wat ik wilde op de manier die ik wilde en met de juiste keuzes kun je zeggen: nou, volgende keer hoef je het niet aan me voor te leggen, neem die beslissing zelf maar.

Bert Slagter: Ja, weet je wel. Terwijl bij een andere bot wil je misschien dat hij wel je mailtje in draft klaarzet zonder hem te versturen. Ja, en die verschillen. Dat ja, dat ik. Dus ik neig naar de Grok opzet. Kamp B is dat, een team van blijvende agents. Terwijl ik in de praktijk OpenAI Dot is, is die nu krachtiger. Die kan meer, die weet meer. Die alleen zeg maar dus, dus ik vind Dot die krijgt meer voor elkaar voor mij nu, maar dat ligt meer omdat gewoon een beter ecosysteem is. Terwijl ik de opzet van Grok eigenlijk fijner vind. Dus dat is waar ik op kwam, Bart.

Bart Mol: Ja. Nog. Ja, gedeeltelijk eens, maar daar kom ik zo op. Ik wil nog even over alignment, want het kwam een paar keer terug voor de mensen die daar niet bekend mee zijn. Dat is het idee of dat is de vraag. Ja, doet een AI-systeem wat we bedoelen? Of doet het wat we letterlijk hebben gezegd, zeg maar. Want daar kan nog wel een verschil tussen zitten. Dus in hoeverre snapt het wat wij willen bereiken met onze vraag, zeg maar. Dus in hoeverre, ja, is de agent aligned met de principal, namelijk wij, de vraagsteller? Dat is overigens natuurlijk geen nieuw probleem. Dat heb je met elke agent principal relatie. Dat heb je ook met je dokter, hè. Hoe en in hoeverre is jouw dokter aligned met jou? Jouw dokter, die moet dertig mensen door zijn spreekuur heen rammen, terwijl ik er gebaat mee ben eigenlijk 1.00 uur met die dokter te praten. Dat is ook een alignment probleem.

Bert Slagter: Of je volksvertegenwoordiger, om maar eens wat te noemen.

Bart Mol: Nee, maar dat is op heel veel verschillende manieren is dat zo. En dat is niet nieuw hier. Het is wel nieuw dat het een AI is en geen ander mens waarmee je te maken hebt. Ja, kijk, weet je wat het is waar ik een beetje moeite heb met kamp B? Met zo'n heel. We plakken eigenlijk menselijke eigenschappen of menselijke werkwijze op iets wat dat niet per se nodig heeft. En ik zal uitleggen wat ik daarmee bedoel. Het wordt soms een beetje performatief en daardoor soms log en complex. Nodeloos complex. Bijvoorbeeld zo'n heel idee van oké, ik heb mijn eigen AI-bedrijfje gemaakt, eigenlijk met een AI-chief of staff en een AI-CFO en een AI-marketingmanager en een AI-salesmanager. En die praten allemaal met elkaar en ik heb daar een dashboard gemaakt en ik zie ze met elkaar chatten. Ja, dat is leuk omdat wij het begrijpen. Alleen het is helemaal niet nodig in de zin van: je hebt hier te maken met een superintelligentie op bepaalde vlakken.

Bart Mol: Dus jouw AI-agent kan prima op basis van de vraag die jij stelt zeggen van: joh, dit is een marketinggerelateerde vraag. Dan pak ik de connectie met jullie marketingsysteem erbij wat je me gegeven hebt. Dan pak ik de skills erbij die ik daarvoor nodig heb en dan ga ik antwoord geven op jouw marketingvraag. En als jij daarna een salesvraag stelt, dan is die AI-agent slim genoeg om te zeggen: hé, dit is een salesvraag. Ik ga nu dit doen, dus je hoeft helemaal niet meer tien agents te maken met ellenlange system prompts van: je bent een marketing agent en je moet op deze manier praten. En die modellen zijn zoveel beter geworden de afgelopen jaar, jaren, maanden dat dat eigenlijk niet meer nodig is. Sterker nog, dat ik het idee heb dat ze tegenwerkt en dat dat te complex wordt. Dus één Claude Code omgeving die gewoon geoptimaliseerd is voor mij, dus die geconnect is met Stripe voor onze financiën, die geconnect is met Moneybird voor onze boekhouding, die geconnect is met Ghost, voor ons CMS, die geconnect is met al onze systemen.

Bart Mol: Misschien met Google Ads, met Facebook ads. Die kan al die rollen in één keer doen zonder dat ik dat allemaal uitsplits en daar allemaal hele gekke dashboards voor ga zitten maken. Sterker nog, je zou ook gewoon, hè, want wat Bert zegt, dat voel ik ook wel. Ik vind soms één chat wel een beetje overweldigend worden, maar je kan ook gewoon bijvoorbeeld in Discord of in Slack kan Claude of je OpenAI bot of whatever voor agents je gebruikt, die kan zien: hé, deze vraag wordt gesteld in het finance kanaal. Dit is finance gerelateerd. Snap je wat ik bedoel? Dus daar hoeft niet per se een finance bot in te zitten. Dat is gewoon dezelfde Claude, tag bot die in alle kanalen zit, maar die kan op basis van een kanaal in Slack kan die zien, hé, deze vraag is gerelateerd aan dit topic.

Bert Slagter: Maar als jij een Slack hebt waar je samenwerkt met je Claude en je maakt er kanalen aan, dan is dat min of meer hetzelfde als wat Grok bot eigenlijk doet.

Bart Mol: Ja, alleen dan.

Bert Slagter: Want onderliggend is het ook gewoon het Grok model die met een bepaalde input een token genereert. Uiteindelijk.

Bart Mol: Tuurlijk, dat is dus ook zo. Mijn punt is meer dat je ook op verschillende manieren kan je een onderverdeling maken.

Bert Slagter: Kun je die verdeling maken?

Bart Mol: Ja, en. Ik hou er wel van om dat in de communicatie app te doen in plaats van zo heel aanwezig in de agent app.

Bert Slagter: Maar dat is voor mij mijn communicatie app. Dus ik communiceer in de app Grok en in de app OpenAI, hoe heet ie? ChatGPT heet ie geloof ik tegenwoordig weer.

Bart Mol: Of Codex. Ja, klopt ja.

Bert Slagter: Ze hebben hem weer veranderd. Nu ChatGPT weer.

Bart Mol: Ja, dat is een goed punt.

Bert Slagter: Kijk, en ik merk ook wel, Bart, even een voorbeeldje. Ik heb, bij Grok heb ik een bot aangesteld. Die heeft de verantwoordelijkheid om mijn mailbox in de gaten te houden voor alles wat te maken heeft met logistiek. Dus stel dat je wat bestelt, dan krijg je tegenwoordig ongeveer 84 mailtjes over verzendbevestiging en aankomen en DHL en weet ik veel wat. En hij brengt me gewoon elke keer op de hoogte. Joh, hij is nu verzonden en hij archiveert het mailtje netjes. Ja, ik vind het wel heel handig dat ik dan een push message krijg van Bill heet ie, heet die bot en die zegt dan: joh, je monitor is onderweg. Weet je, dat is fijn, dat ie. En als ik daar bij die bot kijk dan zie ik daar ook alleen maar berichten die te maken hebben met die logistiek. Het is netjes bij elkaar, dus het is op dat moment ook meer een soort praktisch groeperingsvraagstuk. En ik kan me inderdaad voorstellen dat je dat ook in Slack of een Discord kan doen. Maar, lang, ik denk dat heel veel mensen niet voor zichzelf een Slack gaan optuigen om de communicatie met hun bot te doen.

Bart Mol: Nee, zeker. Kijk, ik denk dat we hier ook, hier wordt het ook gewoon voorkeur, hoor. Want inderdaad, wat je zegt, uiteindelijk is dit onder de motorkap hetzelfde. Kijk, ik vind het persoonlijk fijn om gewoon één agent te hebben die dan in verschillende topics, en dat zou ook gewoon in een app inderdaad kunnen, hè. Dus dat ik wel zeg van: oké, dit topic is gewoon voor mijn mail en als je iets over mijn mail te melden hebt, dan gebruiken we daar deze chat voor. Ik vind wel alles in één chat wordt op een gegeven moment te overweldigend.

Bert Slagter: Ja.

Bart Mol: Maar ja, of het nou verschillende bots zijn of verschillende chats, uiteindelijk is dat onder de motorkap een beetje hetzelfde.

Bert Slagter: Hetzelfde, ja.

Bart Mol: Mijn punt wat een beetje blijft staan is dat er twee dingen zijn voor mij. Ten eerste vind ik, denk ik wel, ik vond gewoon wat ik op Twitter zag gebeuren te performatief. Gewoon die hele bedrijven die opgetuigd werden met 30 AI-werknemers. Dat werd, op een gegeven moment liep dat helemaal vast. Maar goed, dat is denk ik ook niet de insteek die moderne AI agent tools hebben. Mijn grootste argument voor kamp B, hè, dus het kamp van meerdere agents is echt het af kunnen kaderen van autorisaties. Ik merk het ook als ik dus in n8n bijvoorbeeld verschillende workflows maak. Het fijne vind ik daaraan is dat ik, ja, heel makkelijk kan kaderen. Oké, in deze workflow wil ik een agent die alleen read access heeft in Stripe en die hoeft helemaal geen toegang tot Moneybird te hebben, want dat is deze workflow nooit van toepassing. En dat vind ik fijn, want als je één super agent hebt die al die tools tot zijn beschikking heeft, ja, dan moet je uiteindelijk toch maar hopen dat hij die tools die jij niet wil dat hij gebruikt, dat hij die ook daadwerkelijk niet gebruikt.

Bart Mol: En ik vind het in zakelijk perspectief voor ons bedrijf, met klantgegevens en financiën, wil ik dat nog steeds hardcoden. Persoonlijk vind ik dat eigenlijk alleen voor mijn mail nog echt belangrijk. En bankgegevens natuurlijk en dat soort dingen. En op andere punten, bijvoorbeeld voor coding, maakt me dat wat minder uit. Dus dat vind ik echt nog, echt wel een heel goed argument dat je hem af kan kaderen. Dus uiteindelijk, dames en heren, komen we erop uit. Voor zowel kamp A is wat te zeggen als voor kamp B is ook wat te zeggen en uiteindelijk is het vooral persoonlijke voorkeur. Ja, maak het jezelf niet te moeilijk. Als iets werkt, dan werkt het. AI-modellen, AI-agents kunnen veel meer dan een half jaar geleden, dus pas daar je setup regelmatig op aan. En laat ons vooral weten, ja, hoe jij dit doet en waarom. Hè, kamp A, kamp B. Laat maar eens weten waar je in zit.

Bert Slagter: Ja. Mijn voorspelling, Bart, is dat over een jaar ieder, elke personal agent beide modussen ondersteunt.

Bart Mol: Ja.

Bert Slagter: En dat je gewoon kan kiezen: wil ik in één chat met een bot praten die alles voor me doet? Of wil ik, ja, verschillende deelgebieden een eigen gezicht geven?

Bart Mol: Ja.

Bert Slagter: Dat verwacht ik omdat, ja, het is inderdaad gewoon kwestie ook van smaak.

Bart Mol: Ja, of dus daartussen, één agent met verschillende threads.

Bert Slagter: Ja, precies, maar dat doet die Grok bot nu ook al, hè? Dus als je daar, je kan daar chief of staff hebben die dan gewoon werk weer naar Bill en dan weet ik veel wie allemaal delegeert.

Bart Mol: Uiteindelijke conclusie denk ik, is dat ze sowieso nu dus inderdaad in elkaar overvloeien. Maar ik ben toch wel benieuwd wie werkt er liever met gewoon een heel team aan agents, kamp B en wie werkt er liever gewoon met één hoofd agent? En joh, stuur het maar door onder de motorkap naar sub agents. Ik hoor het wel wanneer je gewoon mijn antwoord hebt. Ik ben wel benieuwd. Laat het weten in de comments. Dan gaan wij het nog eventjes hebben over een heel interessant artikel wat jij tegenkwam in De Correspondent. Bert is nog wel, ja, daar gaan we ook nog even de tijd voor nemen om dat te bespreken.

Bert Slagter: Ja, Maurits Martijn die schreef een artikel in de Correspondent. Even kijken hoe het ook alweer precies heet, de titel. De titel is: een AI-model kan nog zo krachtig zijn, macht krijgt het pas als wij die geven. En in dat artikel gebruikt hij de analogie van de trein en de rails. En ik lees even een klein stukje eruit voor. In die analogie is AI de trein en staat de rails voor de wereld waarin AI-modellen moeten functioneren. Hoe dat verloopt en wat de gevolgen daarvan zijn, hangt niet af van de kracht van de functie, van de technologie, de trein, maar van de werkelijkheid, de rails. Deze analyse vormt de kern van de invloedrijke AI as a Normal Technology-theorie die Narayanan en co-auteur Sayash Kapoor in papers en in een nieuwsbrief ontwikkelden. Nou, hebben wij het ook wel eens over gehad. Wordt wel eens Normal Tech genoemd, hè, Normal Tech. Dat, ja, maar goed, ik zal even verder voorlezen wat Maurits Martijn daar dan over schreef.

Bert Slagter: Hij zegt: hun these wordt nog wel eens verkeerd geïnterpreteerd alsof de twee AI bagatelliseren, maar het tegenovergestelde is waar. De computerwetenschappers verwachten namelijk dat AI een zeer invloedrijke technologie zal zijn die de wereld serieus zal veranderen. Vergelijkbaar met de uitvinding van elektriciteit en de industriële revolutie. Maar ze noemen de technologie normaal, omdat het decennia duurt voordat duidelijk is wat de impact van dit soort technologieën is en omdat wij zelf bepalen of, waarheen en hoe hard we de trein willen laten rijden. Dus even met zeg maar die theorie van Normal Tech in het achterhoofd, zegt Maurits Martijn: we hebben dus een keuze om zelf te bepalen, hè, die trein, die is er wel, maar hoe we de rails leggen. Dat is niet iets wat ons overkomt. Nee, en met Normal Tech in de hand, zegt hij, het gaat niet alleen maar over de methode en de innovatie, namelijk AI, maar ook over de adoptie en de diffusie.

Bart Mol: Ja.

Bert Slagter: De rails, hè. Ja, die auteurs van Normal Tech die onderscheiden vier fasen in technologieontwikkeling: methode, innovatie, adoptie en diffusie. En als je dan ChatGPT pakt, dan heb je onderliggende technologie. Dat is dan de methode, hè, dat is het taalmodel en dan het product, dat is dan de innovatie. Maar vervolgens moeten mensen-

Bart Mol: ChatGPT dus, hè, in dit geval.

Bert Slagter: Precies, ChatGPT. En dan moet de mens wel gaan gebruiken: adoptie. En moet vervolgens het een rol krijgen in de samenleving en in de economie. En dat is dan diffusie. En dat woord diffusie, dat ken je misschien wel. Diffusion of technology. Dat gaat ook over die verdeling in innovators, early adopters, early majority, late majority en laggards.

Bart Mol: Uitwaaiering, hè.

Bert Slagter: Ja.

Bart Mol: Over de samenleving.

Bert Slagter: Een beetje als je een spons hebt, hoe snel trekt het water in de spons? Een beetje dat idee van hoe lang duurt het voordat iets verzadigd is, hè. Dat, en dan is het voor de pioniers, hè, de innovators, is dat supermakkelijk. Die zeggen: oh, wat leuk, iets nieuws, we gaan het proberen. Dat zijn wij een beetje. We staan te springen van: oh, we kunnen weer knutselen met die... En dan, en voor de innovators maakt het ook geen bal uit dat het nog niet, net niet helemaal lekker werkt. Die gaan gewoon, die gaan er gewoon mee aan de slag. Maar uiteindelijk bij de diffusion of technology gaat het om de vraag: wanneer gaat de massa het gebruiken? Dat is, daar zit namelijk het antwoord op de vraag van ontwrichting en economische productiviteit. En weet je, allemaal dat soort zaken, die zitten bij de massa. Het is leuk dat de pioniers, dat de innovators het willen, maar het gaat bij diffusie om de vraag: ja, wanneer gaat het het hoofdgerecht worden van de economie? Nou, en zij zeggen-

Bart Mol: Ik zou ons eerder onder early adopters scharen, denk ik, hoor. Moet ik zeggen.

Bert Slagter: Ja. Ja, nou ja, goed, ik pak maar even de theorie van Rogers erbij en van Crossing the Chasm. En die zeggen, die plaatsen de kloof tussen de early adopters en de early majority.

Bart Mol: Ja, dat klopt wel.

Bert Slagter: De eerste 15% en de rest, hè, want de early adopters en de innovators zijn samen 15% en dan de andere 85%, die zitten daarna. Maar goed, even potato potato. In ieder geval gaat het bij diffusion om van, ja, de technologie kan er wel zijn.

Bart Mol: Mhmm.

Bert Slagter: Maar alleen maar het bestaan van de technologie is niet genoeg. Het moet ook daadwerkelijk in gebruik genomen worden.

Bart Mol: Zeker.

Bert Slagter: En alle uithoeken van de economie raken. En, nou ja, ik vond het een interessante, ik vond sowieso de metafoor van de trein en de rails wel een aardige. Maar ik vond het interessant omdat voor mij zijn er twee dingen tegelijk waar, die hiermee heel goed geïllustreerd worden. Ik vind namelijk ten eerste: moderne neurosymbolische AI, zeg maar de tools die wij nu gebruiken, dat is indrukwekkende technologie. Er is sprake van intelligentie en begrip. Er is extreem snelle adoptie van chatbots te zien. Er zijn extreme investeringen te zien bij alle betrokken partijen. Hier is echt wat aan de hand. Dat is één, mijn ene stelling. En de andere stelling is: de diffusie van technologie, de verspreiding, de uitwerking gaat veel langer duren dan Silicon Valley nu denkt of hoopt of promoot en in de marketing zet. Dan moet je altijd een beetje denken aan Elon Musk.

Bert Slagter: Die zegt altijd: vorig jaar hebben we zelfrijdende auto's. Dat zegt hij al negen jaar. En dan zegt iedereen: hahaha. Maar de grap is, het komt er wel en hij is de eerste die het heeft, hè. Dus het is een beetje zo ergens een lat neerleggen van je, als je een beetje sceptisch bent, zeggen: ja, die gaan we natuurlijk niet halen. Dat klopt, hè. Dus vaak, hè, ze hebben ook wel eens die tegeltjeswijsheid van: we overschatten wat je in een jaar kunt doen en we onderschatten wat je in tien jaar kunt doen.

Bart Mol: Ja. Ja, ja, ja.

Bert Slagter: Weet je, dat zit daar een beetje op. En dat heeft vaak te maken met die diffusie. Dat, ja, je kunt iets wel maken, maar voordat je auto geaccepteerd is op de weg en voordat mensen de tijd en geld hebben om een nieuwe auto te, weet je, het duurt gewoon een tijd in de fysieke wereld voordat dingen ergens terechtkomen. Dus ik denk dat die twee tegelijk waar zijn. AI is daadwerkelijk een ontwrichtende super capabele nieuwe technologie én het gaat langer duren dan mensen denken. Om die trein en rails reden

Bart Mol: Nou, ik had het stuk ook gelezen. Ik vond het een leuk stuk. Van mij mogen alle AI-stukken zo zijn. Het is niet heel lang, niet heel doorwrochten of zo, maar het is wel een enigszins open blik. Dat vind ik wel fijn. In tegenstelling tot sommige andere stukken die we de laatste tijd ook wel eens langs zien komen, die heel erg extreem in het ene kamp zitten, maar ook soms in het pro-AI-kamp. Daar heb ik dan denk ik ook van: ja, ja, oké, ik heb niet zoveel met extreme standpunten. Ik vind het ook. Ik lees ze ook wel. Soms heb je er wat aan, maar ik hou er wel van als er in ieder geval geprobeerd wordt om te kijken van wat is er tegen mijn eigen standpunt in te brengen. Ja, ik denk wel even het voorbeeld van die trein en die rails is wel even goed om iets gedetailleerder te vertellen. Want wat hij zegt is: stel nou dat er een trein, een nieuwe hogesnelheidstrein ontwikkeld wordt. Laten we even zeggen, die kan veel sneller dan alle treinen die we in Nederland hebben. In Nederland rijden we 150 kilometer per uur max. We hebben een nieuwe trein, die kan 250 kilometer per uur max. En dan zegt hij: nou, dat is top, dat is leuk. Maar ja, als al onze spoorlijnen en al onze stations allemaal hartstikke oud zijn, ja, dan rij je met je hypermoderne trein, rij je alsnog met 150 over het spoor heen.

Bart Mol: Want de trein was niet het probleem, het spoor was het probleem, hè. Dus dat bedoelt hij met de trein en het spoor. En dan heb je ook nog wetgeving en weet ik veel. Misschien heb je geen machinisten die zo snel durven rijden of zo snel kunnen rijden. Helemaal dat soort dingen, weet je wel. Dat is zeg maar wat hij schetst.

Bert Slagter: Heel veel, heel veel sociale dingen ook, hè, van: ja, snelle treinen zijn slecht voor de koeien, weet ik veel. Je krijgt allemaal van dat soort protestbewegingen. We worden hier ontwricht, we willen het niet, we blieven het niet.

Bart Mol: Ja, en dan is de vraag hier een beetje, ja, in hoeverre is de AI-revolutie gebonden aan de fysieke wereld? Er is een argument te maken van: ja, leuk met je rails, maar de rails hier zijn gewoon glasvezelkabels. Die liggen er zat heel de wereld. Het is het internet. Het zijn protocollen die sowieso wel kunnen schalen. Smartphones? Ja, iedereen, zelfs in de meest arme landen hebben mensen toegang tot het internet en smartphones. Dus ja, schalen, waar heb je het over, zeg maar. Die treinrails, die ligt er al. Het gaat juist om die trein. Dus op het moment dat je die trein hebt, dan ligt de infra er al. Dat zou je kunnen zeggen. Je zou ook kunnen zeggen: ja, is dat wel zo? Die datacenters en de elektriciteit die die datacenters nodig hebben, die is er helemaal niet. En dat moet wel gemaakt worden. En die wetgeving is er ook nog niet. Kijk, daar denk ik dat het ook belangrijk is van: oké, wat zijn hier harde blockers? Als in: wat is gewoon fysiek, zou je kunnen zeggen.

Bart Mol: En wat zijn zachte blockers? Hè, wat is niet fysiek? Kijk, als het datacenter er niet is, of als het datacenter er wel is, maar de elektriciteitsaansluiting is er niet, dan draait je AI-model gewoon niet op de schaal waarmee je het wil. Dat is de rails die hij bedoelt. Dat is gewoon natuurkunde. Het is er niet. Aan de andere kant heb je zachte blockers zoals wetgeving. Dat zien we nu. Ja, de wetgeving is er niet, maar who cares? We gaan gewoon door. De trein dendert door. De trein boeit het niet dat er geen wetgeving is. In ieder geval de AI-trein niet. Dat zien we nu. Sterker nog, het zijn de bedrijven zelf die met elkaar de macht hebben om de frontier te pacen. Hè, en de Nederlandse overheid of de EU kan het proberen. Maar die bedrijven zeggen: ja, wij zijn Amerikaans. Wij luisteren eigenlijk alleen naar Trump. Want als Trump ze op het matje roept, ja, dan gebeurt er opeens wel wat, want die politiek heeft wel opeens weer meer macht.

Bart Mol: Maar je ziet wel dat dat geen natuurwetten zijn, want je hebt de Chinezen nog met hun AI-modellen.

Bert Slagter: Ja, ik denk dat die diffusie van technologie vaak, zeg maar, vertraging oploopt in het menselijke gebied. Dus puur op het punt dat mensen zeggen: joh, ik heb hier helemaal geen zin in. Ik heb nog drie jaar tot mijn pensioen of ik vind het stom of dit haalt het plezier uit mijn werk. Of joh, ik heb het veel te druk om deze nieuwe technologie in gebruik te nemen. Of in ons bedrijf mag het nog niet of het is veel te duur of dit gaat mij toch niet helpen. Of weet je allemaal van dat soort bezwaren om het nog niet in gebruik te nemen. En het argument daartegen is natuurlijk van: ja, als je concurrent het wel doet, zul je het zelf vanzelf ook een keer moeten gaan doen. Maar als, kijk, als daar hetzelfde in essentie geldt, hè, dat het eigenlijk in de praktijk allemaal een stuk, ja, minder makkelijk is, of logisch of handig of minder oplevert ook nog omdat AI wel wat dingen helpt, maar ook wel weer voor nieuwe vraagstukken zorgt, enzovoort. Dat, zeg maar die traagheid die daar ontstaat, dat dat met name ook die diffusie langer laat duren dan je van tevoren denkt.

Bart Mol: Ja, maar ja, de auteur die geeft dat ook wel aan in zijn stuk. Alleen waar jij het schetst als gewoon, ja, de mens als groep is gewoon traag, zegt hij van: ja, maar, ja, die rails en zo en de regels daaromheen, die bepalen wij. Dus hij zegt: ja, die trein, die AI, die kan wel heel snel zijn en heel krachtig zijn, maar wij geven de macht. En daar dacht ik wel van: ja, klopt in theorie, maar ja, wij geven de macht. Ja, dan sla je hem wel heel plat, zeg maar. Wie is wij? Nederland? De EU? De wereld? Amerika? China? Of is het het volk, het wereldwijde volk, zeg maar de wereldwijde middenklasse?

Bert Slagter: Of het individu, die gewoon besluit om iets te gaan vibe coden.

Bart Mol: Nee, precies. Ja, nou ja. Of is het de tech-elite? Hè, zijn het de Dario's, de Elons en de Sams van deze wereld? En wat je hier ook ziet is van: ja, wij, ja, wij geven de macht. Dat voelt ook van alsof er een officieel officiële overdracht is waarop wij, whoever that may be, de macht opeens geven aan de AI. Alsof we een lintje doorknippen, weet je wel. Van: oké, AI, we zijn erover uit. Hier is de macht.

Bert Slagter: Nee, maar je kunt wel besluiten of je het wel of niet inzet. Broer Jetten kan zelf besluiten of hij wel of niet zijn toespraken door AI laat schrijven.

Bart Mol: Maar dat is niet: wij geven de macht. Dat is, ik had het opgezocht, want daar is natuurlijk een term voor: gradual disempowerment heet dat. Dat is, het weggeven van de macht gebeurt niet op één linkjesmoment. Dat gebeurt gradueel en individueel, stukje bij beetje. Hè, je neemt een dot in gebruik of je gaat Claude Code gebruiken in je bedrijf. Of je wordt gedwongen door je baas om Claude Code te gebruiken in je bedrijf omdat je baas zegt: we gaan AI gebruiken. Misschien is je baas wel Tim Sweeney en moet je opeens vanaf morgen met AI gaan werken in het developen van games. Zeg maar, dat is: wij geven de macht en dat is precies het tegenovergestelde van wat deze auteur bedoelt. Het gebeurt al, zeg maar. Er is niet één wij, die op een gegeven, die dit ook kunnen stoppen. We kunnen nie, dat is heel moeilijk en ik vind dat hij dat een beetje, dat hij zegt: ja, zeg maar, ja, ik vind theoretisch kunnen wij de macht weggeven of niet. Zeggen van: we geven de macht niet weg aan AI, maar er is helemaal geen wij in dit verhaal.

Bart Mol: Althans niet zo, niet zoals hij dat beschrijft.

Bert Slagter: Nee, nee, tuurlijk, er is geen wij en er is ook geen AI. Het is ook niet dat je wel of geen AI gebruikt. Het is allemaal heel fijnmazig. Een enkel individu kan voor een enkel werkzaamheid besluiten om daar een meer of mindere mate AI in te zetten. Dus het is natuurlijk, het is ontzettend, het is niet binair. Het is natuurlijk een ontzettende schaal van, ja, je gebruikt het als een soort van ondersteuning bij één onderzoekstaakje tot en met: je geeft je complete takenpakket in één keer uit handen, kiepert het Claude en je ziet en je gaat zelf vakantie houden. Even gekscherend, even karikaturesk gezegd. En kijk, wat je vaak ziet is dat er, hè, zeg maar, een soort van anekdotisch voorbeeld wordt genomen waarin AI in een bepaalde omstandigheid fantastisch presteert en ontzagwekkend resultaat heeft. Beter dan wat een mens zou kunnen. Sneller, efficiënter, goedkoper. En dan wordt dat ene voorbeeld gepromoveerd tot de regel, tot een soort van toepasbaar op alles.

Bert Slagter: En dat is natuurlijk fout. En dan, want ja, kijk maar en dan doe je het, pas je het toe op iets anders en dan blijkt AI daar helemaal nog niet te werken. En daar komen dus die voorspellingen vandaan die op een heel korte termijn een hele grote ontwrichting op een hele grote schaal verwachten, omdat die de fysieke en de sociale realiteit overslaan. Fysiek, wat je zei over die datacenters en dergelijke. Ik zou een soort van wetgeving ook nog tegen het fysieke aan willen noemen. Maar het sociale zit hem ook in: ja, hebben mensen er zin in? En maar ook: werkt het in de praktijk al goed genoeg? En dan zie je dat iets wat dan wordt voorgespiegeld als: de komende twaalf maanden die gaan, hebben we nog nooit meegemaakt. En dat blijkt over tien jaar niet twaalf maanden zijn, maar acht jaar of zo, weet je wel.

Bart Mol: Nee, zeker, want het is ook gewoon een marktvraagstuk. Vraag en aanbod. Kijk, ik heb in het begin van de aflevering heb ik verteld aan onze lieve luisteraars dat je als je een Claude Max-abonnement hebt, dat je gewoon $200 aan gratis API-credits krijgt. Zorgt ervoor dat ik mijn Hermes-bot met Opus 5.5 op high reasoning kan draaien en het kost me niks. Ja, tuurlijk vind ik het dan leuk, die Hermes-bot. Tuurlijk levert het me dan op. Het is gratis en hij doet dingen voor me. Als ik straks die €200 zelf moet betalen. Misschien gebruik ik het dan nog steeds, omdat hij zo nuttig is dat het de moeite waard is. Alleen, je voelt op je klompen aan dat die vraag opeens anders wordt. Ja, een gegeven paard kijk je niet in zijn bek. Een paard waar je €200 per maand voor betaalt wel. Ja, weet je, het is leuk als ik een of andere Shetlandpony heb waar ik een beetje op kan hobbelen. Ja, als ik hem gratis krijg, vind ik het prima, maar als ik €200 per maand betaal, ja, dan verwacht ik wel gewoon een paard en een zadel en een paard dat luistert. Nou, dat hoeft het niet eens per se, maar dan verwacht ik wel meer dan die Shetlandpony.

Bart Mol: En wat ik nog uit het stuk van de correspondent extra nog wel wil halen. Want op een gegeven moment komt ook de: en dat voelde ik wel. Dat, daar kan ik wel met, ik voel het gevoel van de auteur daar wel. Hij zegt eigenlijk van: ja, je hebt aan de ene kant een beetje de Silicon Valley-boys en die zeggen: ja, deze AI, die kan zichzelf straks versterken en we gaan naar een super intelligence toe en de mens is eigenlijk gedoemd. Of in ieder geval de wereld gaat zo erg veranderen. Ja, bereid je maar voor. Dit is echt de industriële revolutie op een manier zoals we niet eens kunnen voorstellen. En dan zegt hij: ja, maar deze mensen leggen daar iets realistischer tegenover zonder AI tekort te doen. En hij zegt op een gegeven moment: ja, daar voel ik wel meer voor. Want hij zegt, ja, dan moet ik even kijken, waar heb ik die quote nou? Oh ja, hij zegt: omdat ik het realistischer vind. Nou, oké, dat kan.

Bart Mol: Dat hebben we net ook betoogd, hè, omdat er toch echt ook nog wel dingen zijn die AI kunnen vertragen. Zij het wetgeving, zij het gewoon fysieke dingen die niet kunnen. Bijvoorbeeld het maken van al die chips. Of het goedkoop beschikbaar maken van die AI zodat het daadwerkelijk zin heeft, dat soort dingen. Maar hij zegt ook: maar ik vind het ook geruststellender. Dan denk ik: ja, ja, dan heb je zo'n mooi betoog geschreven en aan het eind zeg je van: ja, ik geloof hier ook graag in, want ik vind het geruststellender. Daar denk ik: ja, ja, dat vind ik ook. Maar ja, zitten we onszelf dan niet een beetje voor de gek te houden? Als je zegt van: ja, ik geloof in dit verhaal, want ik vind het fijner om hierin te geloven. Ja, dat vind ik ook. Ik vind het ook fijner om te geloven in een verhaal waar de AI ons mensen niet compleet voorbij streeft en mogelijk uitroeit. Of weet ik het wat er in Silicon Valley allemaal gezegd wordt. Maar als daar goede argumenten voor zijn, dan kan je niet het andere verhaal geloven omdat het geruststellender is.

Bart Mol: Het mag wel, maar het is niet een goed argument denk ik.

Bert Slagter: Mijn afdronk, als we op dit artikel en het gesprek terugdenken, wat het belangrijkste signaal is: er worden vaak twee dingen tegenover elkaar gezet. Namelijk: AI is een geweldige technologie met een enorme potentie. Aan de andere kant zeggen mensen: mensen gaan het niet zomaar gebruiken. Het is niet superbetrouwbaar en het wordt helemaal niks. Het argument van die tweede groep heeft vaak te maken met de rails, met de investeringen, het bouwen van datacenters, de modellen die nog beter getraind moeten worden, wetgeving, dingen die nu nog onvolmaakt zijn, dat mensen het misschien niet willen en dat het te maken heeft met [onverstaanbaar 00:41:12]. Ik denk dat ze tegelijk waar kunnen zijn. Alleen dat ze een verschillend aspect van het vraagstuk belichten.

Bert Slagter: De trein en de rails, dat is niet hetzelfde. Je kunt enthousiast zijn over de trein en tegelijkertijd een gesprek voeren over de rails. Je hoeft niet de trein daarmee af te schrijven. Dat zie ik soms gebeuren in het debat. Dat er mensen achter een microfoon belanden die over die rails praten en daarmee meteen zeggen: die trein is bagger en die gaat nooit goed worden. Dat hoeft niet. Dat standpunt hoef je niet in te nemen. Je kunt tegelijk je verwonderen over die trein die elke drie maanden beter wordt en tegelijkertijd vragen stellen over de rails.

Bart Mol: Zeker. Helemaal eens. Ik vind dat een mooie quote om mee af te sluiten. We zitten op 90 minuten.

Bert Slagter: Zo is het.

Bart Mol: We hebben veel besproken. Genoeg om over na te praten. Doe dat, lieve luisteraars. Dat kan op allemaal plekken. Ik ga ze opnoemen. In de comments van YouTube. Dat kan in de comments van Spotify. Dat kan via mail. Je kan ook naar turingstation.nl gaan. Daar kan je je aanmelden en een aantal dingen. Als je je aanmeldt daar krijg je sowieso onze nieuwsbrief. Dat is op dit moment de shownotes, alle linkjes, een samenvatting van de aflevering, alle timestamps krijg je in je e-mail zodra er een nieuwe aflevering is. Je kan in onze Discord terechtkomen. Daar kan je meepraten over alles wat we besproken hebben. Mensen delen daar hun projecten, delen daar hun vragen. Dat is hartstikke gezellig. Op onze website vind je onze MCP-server. Dat vind ik tof. Wij gebruiken hem uitgebreid voor het maken van de podcast. Wat kan je doen? Als je die MCP-server hebt toegevoegd aan Codex, Claude Code, Open Code, Hermes of whatever welke agent je gebruikt, kan je vragen stellen over alles wat wij gepubliceerd hebben.

Bart Mol: Over onze podcast, onze guides, onze artikelen. Dan kan je bijvoorbeeld vragen: wat vertelde Bert in aflevering drie? Dan zegt hij dat. Of dan kan je vragen: wanneer is het meer gegaan over het menselijk maken van AI-agents? Dan zegt hij: een paar afleveringen geleden toen Bart het over Botje had. Dat is superhandig, ook voor onszelf. Ik hoor veel goede verhalen van luisteraars die dat graag gebruiken. Doe dat vooral. Dat vind je allemaal op turingstation.nl. Rest mij niks dan jou hartelijk bedanken, Bert. Ik vond het gezellig. Leuke aflevering, leuke discussies. Natuurlijk lieve luisteraars, om jullie nogmaals te bedanken. Vertelt het door. Stuur Turing Station naar je vrienden, familie, collega's die met AI bezig zijn. Dat doen jullie massaal, want er luisteren elke week meer mensen. Dat vinden wij hartstikke leuk. Dat waren alle call to actions die ik heb. Bedankt voor het luisteren.

Bart Mol: Ik zie je graag volgende week terug voor aflevering 19. Maak er een mooie week van en tot volgende week. Laterrr. Doei.

Spreker 3: .