Mikal: Welkom bij de podcast HKU en AI.
Download transcript (.srt)
0:02
0:04
0:11
0:23
0:29
0:31
0:32
0:35
0:38
0:44
0:50
0:52
0:54
0:57
1:00
1:02
1:04
1:08
1:10
1:12
1:14
1:17
1:22
1:26
1:33
1:38
1:40
1:43
1:45
1:47
1:51
1:56
2:00
2:03
2:11
2:14
2:18
2:20
2:21
2:23
2:28
2:30
2:33
2:36
2:37
2:40
2:44
2:46
2:49
2:51
2:54
2:58
3:02
3:08
3:11
3:16
3:21
3:24
3:27
3:30
3:34
3:40
3:46
3:49
3:50
3:53
3:55
3:57
3:58
4:01
4:04
4:07
4:09
4:12
4:16
4:19
4:23
4:26
4:31
4:33
4:36
4:39
4:42
4:44
4:49
4:53
4:56
4:58
5:03
5:08
5:10
5:14
5:16
5:17
5:23
5:26
5:29
5:32
5:35
5:39
5:41
5:46
5:48
5:53
5:57
6:01
6:05
6:09
6:11
6:20
6:30
6:33
6:39
6:45
6:47
6:48
6:50
6:56
7:00
7:03
7:05
7:09
7:10
7:12
7:15
7:20
7:23
7:26
7:29
7:32
7:36
7:38
7:41
7:45
7:50
7:53
7:56
8:00
8:08
8:11
8:14
8:16
8:20
8:23
8:27
8:29
8:31
8:33
8:36
8:37
8:40
8:42
8:43
8:48
8:51
8:53
8:56
8:59
9:01
9:03
9:04
9:07
9:09
9:13
9:15
9:17
9:22
9:23
9:28
9:34
9:38
9:44
9:48
9:56
10:01
10:03
10:06
10:13
10:17
10:21
10:25
10:30
10:33
10:37
10:41
10:44
10:46
10:52
10:57
10:59
11:03
11:07
11:08
11:11
11:16
11:19
11:23
11:25
11:31
11:36
11:39
11:43
11:46
11:47
11:52
11:54
11:55
11:59
12:05
12:09
12:13
12:20
12:24
12:30
12:39
12:40
12:44
12:46
12:49
12:54
13:00
13:01
13:04
13:14
13:18
13:22
13:33
13:38
13:41
13:47
13:48
13:52
13:55
13:59
14:01
14:02
14:05
14:08
14:12
14:14
14:17
14:22
14:27
14:31
14:39
14:44
14:53
14:59
15:02
15:06
15:08
15:13
15:17
15:22
15:26
15:30
15:32
15:36
15:38
15:41
15:43
15:48
15:49
15:53
15:54
15:59
16:04
16:10
16:12
16:14
16:18
16:23
16:28
16:32
16:37
16:39
16:43
16:46
16:50
16:53
16:58
17:05
17:06
17:11
17:13
17:15
17:20
17:23
17:25
17:28
17:30
17:32
17:34
17:36
17:39
17:41
17:43
17:49
17:54
17:57
18:05
18:13
18:17
18:21
18:23
18:29
18:35
18:41
18:46
18:49
18:51
18:52
18:54
18:56
18:56
19:00
19:03
19:05
19:07
19:11
19:14
19:20
19:23
19:29
19:35
19:38
19:48
19:56
20:00
20:02
20:08
20:10
20:13
20:16
20:20
20:21
20:22
20:27
20:35
20:42
20:43
20:46
20:49
20:51
20:53
20:57
21:03
21:06
21:11
21:12
21:17
21:20
21:23
21:25
21:31
21:34
21:37
21:41
21:45
21:51
21:55
21:58
22:01
22:04
22:07
22:08
22:08
22:09
22:15
22:19
22:23
22:26
22:28
22:30
22:32
22:38
22:39
22:43
22:47
22:49
22:53
22:58
23:00
23:07
23:11
23:15
23:18
23:21
23:25
23:26
23:29
23:32
23:34
23:35
23:37
23:39
23:41
23:42
23:44
23:46
23:48
23:50
23:52
23:54
23:56
23:57
23:59
24:01
24:08
24:10
24:13
24:18
24:23
24:24
24:29
24:35
24:38
24:44
24:49
24:52
24:59
25:04
25:07
25:17
25:22
25:33
25:41
25:44
25:53
25:59
26:04
26:10
26:13
26:15
26:19
26:22
26:26
26:30
26:32
26:33
26:36
26:39
26:40
26:41
26:46
26:47
26:51
26:53
26:54
26:55
26:56
Mikal: In deze podcast gaan we in gesprek met HKU'ers en alumni over hoe zij AI inzetten in hun werk- en maakprocessen.
Mikal: In elke aflevering zoomen we in op één aspect van AI, naar aanleiding van een concrete gebeurtenis of ervaring.
Hanneke: Bij ons is aangeschoven Tant van Nispen, docent Muziek en Technologie bij HKU.
Hanneke: Kun jij je voorstellen dan?
Than: Oh ja, met plezier.
Than: Meestal noem ik eerst dat ik ook bioloog ben.
Than: Dus ik heb biologie gestudeerd in Utrecht in de jaren negentig.
Than: En daarna, dus eigenlijk tijdens de biologie, ontdekte ik van wauw, Music en Technology, dit bestaat ook.
Than: Dus dat is een redelijk subtiele crossfade geworden met nog een tweede opleiding daarna.
Than: En daar ben ik in doorgegaan.
Than: Die twee werelden zijn ondertussen wel wat naar elkaar toegegroeid.
Than: Met het domein voor kunst en ecologie bijvoorbeeld.
Than: En ook meer art science projecten.
Than: Als ik ook nog even introduceren waar AI...
Than: Dat begon eigenlijk ook in de jaren negentig.
Than: Dus met theoretische biologie, met artificiële neurale netwerken.
Than: Maar dat was toen ook hoogst theoretisch.
Than: Het duurde nog wel meer dan tien jaar...
Than: voordat de eerste kattenplaatjes gegenereerd werden.
Than: Maar de theoretische basis lag er eigenlijk al.
Than: En in 2016 ongeveer, toen begon mijn eigen interesse er ook weer mee.
Than: Vanuit het toenmalige expertisecentrum creatieve technologie.
Than: Dat er ook een cursus werd aangeboden met een heel gebruikersvriendelijke applicatie eigenlijk, Workinator.
Than: Waar een aantal basale machine learning algoritmes in zitten en worden uitgelegd.
Than: Ja, en eigenlijk ging ik toen daar wel weer op aan.
Than: Ben ik wel de AI ook weer wat ingerold.
Mikal: Waarom werd je zo enthousiast over AI?
Than: Ja, in de jaren negentig was ik er niet zo enthousiast over.
Than: Toen was het meer zo van oké, leuk theoretisch idee, gaat nooit werken.
Than: Maar dus toen die, nou toch flink wat jaren later, dat het toch ook al wel weer heel veel kon.
Than: Dat was eigenlijk een soort eye-opener gecombineerd met het boek van Max Tegmark.
Than: En Life 3.0.
Than: Waarin de geschiedenis en belangrijke ontwikkelingen van kunstmatige intelligentie heel mooi worden beschreven.
Than: Maar ook een aantal scenario's, een aantal paden worden doorlopen.
Than: Dus licht speculatief, maar wel heel realistisch speculatief.
Than: Die heb ik in 2017 ook gelezen, dus tijdens mijn sabbatical.
Than: Dat gecombineerd.
Than: Toen ik terugkwam was ik en heel enthousiast.
Than: En heel erg aan het prediken bijna zijn van we moeten met HKU hier ook wat mee gaan doen.
Than: Gisteren.
Than: Dus dat zijn we ook gaan doen eigenlijk.
Hanneke: Heb jij toen geïntroduceerd bij muziek en technologie?
Hanneke: AI?
Than: Dat was toen nog onder het ECT.
Than: Maar aangezien ik ook inderdaad wel bij Music and Technology lessen gaf.
Than: Is dat daar ook meer geïmplementeerd.
Than: Dat zat al wel een beetje in de creative system design hoek.
Than: Dus zeg maar programmeren voor muziek en geluid.
Than: Maar dat is wel in een stroomversnelling geraakt, zou ik maar zeggen.
Mikal: Je geeft onder andere lessen in AI inzetten in het maken van muziek, toch?
Than: Dus in mijn lessen in de lijn van Sonic Interaction Design.
Than: Eén vak gaat eigenlijk over systemen in de breedheid van het begrip.
Than: Eén van die systemen die we behandelen zijn intelligente systemen.
Than: En daar hoort machine learning en kunstmatige intelligente systemen dan ook bij.
Than: Dus dat is tegenwoordig dan uitgebreid met een, voorheen genoemden we dat dan een AI-dag.
Than: Een tegenwoordig machine learning dag.
Than: Omdat AI eigenlijk een soort vage holle term is geworden.
Than: Wat is dat nou dan eigenlijk nog?
Than: En de focus is dus ook iets meer gaan liggen op de basics achter machine learning.
Than: Je zou kunnen zeggen de AI-geletterdheid dus bijbrengen naar de basis.
Than: En in andere contexten is het meer, zoals in jaar één, hebben we dus ook projectonderwijs waar studenten wel iets mee gaan doen met AI.
Than: Maar je hoeft nog totaal niet te weten wat AI is...
Than: als je er maar iets mee doet.
Than: Dus je gaat iets creatiefs ermee maken.
Than: Deels in gezamenlijkheid.
Than: Voorheen ook wel geëxploreerd.
Than: Helemaal uitbesteed.
Than: Dus zeg maar, je mag niks zelf maken.
Than: Alles moet AI gegenereerd zijn tot en met je eindverslag.
Than: Dus hoe ver kom je ermee?
Than: Hoe ver komen ze ermee?
Than: Nou, eigenlijk was dat wel indrukwekig de eerste keer dat we deden.
Than: Tot en met één student die niet eens meer bij de eindpresentatie was.
Than: En dus ook daar de eindprestatie had gegenereerd.
Than: Met een avatar en text-to-speech enzovoort.
Than: Dus dat vonden we wel heel sterk.
Mikal: En op wat voor manier wordt AI ingezet in het maken van muziek?
Mikal: Wat kan je met AI en muziek?
Than: Ja, er komen meteen een soort van die spraakverwarring.
Than: Van wat verstaan we onder AI eigenlijk?
Than: Want algoritmische muziek bijvoorbeeld bestaat al heel lang.
Than: Dus sinds de computermuziek.
Than: En je zou kunnen zeggen, sinds Mozart met zijn muzikalische Wurvelspiel,
Than: heb je al zoiets als algoritmes achter het muziek maken proces.
Than: Maar een algoritme maakt het dus nog geen AI.
Mikal: Want wat bedoel je dan precies met een algoritme?
Than: Een algoritme is, in het meest simpele voorbeeld, je hebt bijvoorbeeld een centrale C.
Than: En ik maak een toonladder door te zeggen, doe er plus één bovenop en dat twaalf keer.
Than: En dan twaalf keer weer naar beneden.
Than: Dan heb ik een chromatische toonladder naar boven en naar beneden.
Than: Dat kan ik in een hele simpele formule typen.
Than: Dan heb ik niet hele mooie muziek.
Than: Maar dan heb ik wel een algoritme die mijn toonladder hier weet af te spelen.
Than: Als je die algoritmes iets ingewikkelder of interessanter maakt.
Than: Dan kun je je voorstellen dat er ook interessante muziek uit kan komen.
Than: En dit bestaat dus eigenlijk al heel lang.
Than: Dat je dan ook die artificiële neurale netwerken inzet.
Than: Dus wat we nu beschouwen als de hedendaagse AI.
Than: Dat is dan relatief nieuw.
Than: En dat wordt al gezien als nu de AI die dus inderdaad muziek genereert.
Than: En dat is wel weer ook een game changer geworden.
Than: Dus het domein van muziek, muziektechnologie, maar ook het muziek maken.
Than: Doorloopt nu waarschijnlijk ook wat veel plaatjesmakers hebben ervaren.
Than: Met ook de bijbekomende mogelijke disruptieve gevolgen.
Mikal: Ja, precies. Want is het voorbij, muziek maken zelf als mens?
Than: Ja, goede vraag. Ik denk dat mensen die muziek willen maken,
Than: daar nog steeds veel plezier aan beleven.
Than: Maar als het betekent dat de moditaire waardering voor jouw kunnen wat afneemt, dan gaat dat wel een uitdaging worden.
Than: Stel dat sommige muziek goed genoeg is voor sommige contexten, maar dat goed genoeg ook wel behaald wordt door muziekgenererende AI's.
Than: Wat wordt dan nog de meerwaarde om iemand daarvoor in te huren?
Mikal: We hebben nog een grote vraag eigenlijk, want een van de redenen waarom we je ook hadden uitgenodigd is,
Mikal: Dus je had een paar weken, maanden inmiddels, geloof ik, een groot nieuws over jouw AI-gebruik.
Than: Ja, dat is ondertussen inderdaad alweer bijna een jaar geleden.
Mikal: Een jaar, sorry.
Than: Ja, klopt.
Than: Dus inderdaad, vorige kerstreces, toen was ik zelf inderdaad ook nog met AI bezig.
Than: We waren een animatiefilm aan het maken voor een compositiecompetitie.
Than: Om te kijken hoever ze konden komen met AI-tools.
Than: Om daar dus dan de filmmuziek mee te maken.
Than: Ja, en eigenlijk ben ik toen gestopt met zelf AI te gebruiken.
Mikal: Ja, helemaal.
Than: Ja, toen helemaal.
Than: Ondertussen noem ik het een AI-dieet.
Than: Dus voor educatieve doeleinden bijvoorbeeld zet ik het heel af en toe nog wel eens in.
Than: Maar zo min mogelijk.
Hanneke: Maar was dat midden in dat project? Want je was een project aan het doen?
Hanneke: Wat was de aanleiding daarvoor?
Than: Ja, nou eigenlijk was het ook de vraag van een collega van me.
Than: met wie ik informatie deelde over het energieverbruik...
Than: achter generatieve AI's met name.
Than: En zijn vraag was zoiets als...
Than: hoe verenig je het eigenlijk met de rest van je leefstijl...
Than: die nogal ingericht is op weinig energieverbruiken.
Than: Denk daaraan aan proberen niet te vliegen.
Than: Dus zeg maar dat voornemen sinds 2017.
Than: Geen auto, koud douche, vegetarisch dieet.
Than: En dus daar in die leefstijl was eigenlijk deze kennis over energieverbruik niet meer te verenigen.
Than: Dus dat was eigenlijk ook beantwoord van nou eigenlijk niet.
Than: En dan dus de vervolgvraag waarom doe ik het nu dan toch nog?
Than: Kon ik eigenlijk niet beantwoorden.
Than: Dus toen ben ik daar maar eigenlijk cold turkey mee gestopt.
Than: Inderdaad wel gevorderd in het project.
Than: Maar degene die dus de video ging monteren was ook wel verrast.
Than: Oh, dus hier gaan we het nu mee doen.
Than: Er gaat geen nieuw materiaal komen.
Than: Right.
Than: En daar hebben we nu al mee uitgewerkt.
Hanneke: Ik ben dan wel benieuwd.
Hanneke: Vorig jaar ben je de Cold Turkey mee gestopt.
Hanneke: Geef je dan nog wel les in AI?
Than: Ja, dat is leuk,
Than: want toen die eerste week zo'n beetje na dat kerstreces.
Than: Toen ging dat nieuws relatief snel rond.
Than: Oh, hey, Than is gestopt met AI.
Than: Dus ik herinner me nog zo'n moment dat er echt zo'n groepje collega's rondom me stond.
Than: En dan daar ook allerlei vragen over had.
Than: ...maar ook allerlei ideeën natuurlijk over heeft.
Than: Maar wat betekent dat dan?
Than: Bijvoorbeeld inderdaad voor je onderwijs.
Than: Maar ook heel erg sterk de argumenten in het verboel.
Than: Maar er is toch hele goede AI.
Than: Zoals bijvoorbeeld kankeronderzoek of eiwitunfolding.
Than: Dus het werd heel duidelijk van...
Than: ...oh, we zitten wel hier op een interessant spoor.
Than: Dit maakt blijkbaar iets ook los in collega's.
Than: Ja, en ook voor het doseren.
Than: Ik gebruik nu in lessen wel de basis van machine learning.
Than: Maar dat zijn eigenlijk vrij simpele algoritmes, dus lerende algoritmes, die je op je eigen laptop prima kan draaien.
Than: En dat is eigenlijk niet te vergelijken met de modellen die je gebruikt.
Than: Dus op gebruikersniveau AI van bijvoorbeeld een chat GPT of een stable diffusion.
Than: De gewone leek kan dat eigenlijk ook niet doen.
Than: Die modellen zijn getraind op zo'n grote dataset met zoveel rekenkracht en zoveel stroomverbruik dan ook.
Than: Dat is een AI die je dan dus gebruikt, maar niet zelf gemaakt hebt.
Than: Niet zelf getraind en ook niet snapt.
Than: Daar kan ik heel prima ver weg van blijven.
Than: Dus op gebruikersniveau ben ik zelf ook niet zo geïnteresseerd in wat er nu dan zo'n beetje is.
Than: Wat eigenlijk ook de hele wereld kan gebruiken en inzetten.
Than: Dan leid ik liever op tot creatief makers en denkers.
Than: En dan, sure, als je op gebruikersniveau daar elementen van wil gebruiken...
Than: in een groter creatief meesterplan, dan go for it.
Than: Maar ik zie dat niet als mijn taak.
Mikal: Dus in die zin gaat het je niet per se om generatieve AI-tools in het algemeen...
Mikal: maar meer om de commerciële tools die door iedereen gebruikt kunnen worden op dit moment?
Than: Ja, en dat is het merendeel eigenlijk ook wel.
Than: Van de generatieve tools.
Than: Het zijn toch een beetje de big tech bedrijven die tegen elkaar aan het opboksen zijn.
Than: Van ja, wie gaat deze AI arms race winnen?
Than: Ja, dat is een beetje de wilde beste.
Mikal: Oké, want wat is het probleem met het energieverbruik van AI?
Mikal: Je zegt van ja, het is niet houdbaar en het is niet verenigbaar met de rest van mijn leefstijl.
Mikal: Maar wat gaat er dan mis?
Than: Nou, dan ga ik het nog even in het plaatje laten zien.
Than: Ik heb eigenlijk een presentatie wat heel simpel heet Why I Quit AI.
Than: Dat is mijn persoonlijke overweging.
Than: Die heb ik ook deels gemaakt omdat begin van dit jaar had ik ook nog een presentatie online
Than: aan de New York University.
Than: Het ging eigenlijk over hoe AI in creatieve, educatieve contexten wordt ingezet.
Than: Toevallig was mijn praatje de opening en had ik als laatste slide ook zoiets van, nou
Than: dat was allemaal heel interessant, maar I'm out.
Than: Dus kort even toegelegd, één zin waarom dan.
Than: En eigenlijk kwamen daar toen allemaal vervolgvragen op.
Than: Dat ook daar zoiets was van...
Than: oh ja, niet iedereen is op de hoogte van het energievraagstuk.
Than: Dat ik toen een ding op een rijtje ben gaan zetten...
Than: zodat ik dat daar ook kon delen.
Than: Dus eigenlijk dit plaatje van Tjeerd Royaerts.
Than: Dus dan zie je hier een spreker die wijst naar AI en existential threat.
Than: En een in mijn ogen onschuldig meisje die het gordijn even opzij schuift...
Than: en de eigenlijke existential threat laat zien.
Than: En dat zijn dan dus die rokende schoorstenen die onze energie opwekken.
Than: Er is heel veel informatie over hoeveel verbruik is er nu zo'n beetje bijgekomen.
Than: Dus Nederlandse PhD Alex de Vries, die beschreef dit ook zo in 2023.
Than: Dat er een land als ongeveer Nederland bij aan het komen is voor het energieverbruik met generatieve AI.
Than: Ja, dus wereldwijd.
Than: En dan heeft hij het eigenlijk over OpenAI wat erbij is gekomen.
Mikal: Alleen OpenAI?
Than: Ja. Maar goed, dus dit soort gegevens gecombineerd met...
Than: Nou, we weten ondertussen wel dat de CO2-concentratie opgelopen is.
Than: Is dat ook heel direct bijvoorbeeld te koppelen aan zoiets als de temperatuur-anomalie wereldwijd?
Than: Nou, dat is allemaal niks nieuws.
Than: Neem ik aan voor ons en de luisteraars.
Than: Maar IPCC rapporten die proberen toch wel te illustreren en te noemen van we willen die CO2 uitstoot omlaag brengen.
Than: Het energieverbruik wereldwijd en dus de bijbehorende CO2 uitstoot.
Than: Die is echt nog steeds aan het stijgen, nog steeds niet aan het afvlakken.
Than: En dus als je dan één en één optelt dan kom je heel snel uit op het feit dat Google zes kerncentrales bij gaat bouwen.
Than: met name dus AI energieconsumptie op te voeren...
Than: dan kom ik onder de streep uit van...
Than: als mensheid willen we ons dit misschien niet nu permitteren.
Mikal: Dat was meteen mijn vraag.
Mikal: Want er zijn meerdere nieuwsberichten van grote bedrijven...
Mikal: die nu kerncentrales gaan kopen, bouwen, huren...
Mikal: wat dan ook, om hun datacenters te kunnen draaien.
Mikal: Is daarmee het probleem dan opgelost?
Mikal: Want je hebt het over CO2-uitstoot.
Mikal: Een kerncentrale heeft in principe geen CO2-uitstoot.
Than: Ja, nee, dus je zou kunnen zeggen inderdaad van...
Than: nou, we moeten gewoon wat meer groene stroom erbij hebben.
Than: De uitdaging zit hem in dat...
Than: we eigenlijk met een energietransitie bezig zouden moeten zijn.
Than: Dus inderdaad het uitfaseren van kolen, olie, gas enzovoorts.
Than: En onderaan de streep is het er eigenlijk alleen maar bij aan het komen.
Than: Dus het terugvallen op bijvoorbeeld steenkool.
Than: Dat is waarom we nu het jaar 2024 toch weer een nieuw record hebben in steenkolenverbruik.
Than: Heeft er mee te maken met dat we gewoon absurd veel energie nodig hebben.
Than: En dat is niet alleen voor de huishoudens, maar juist ook die industrie en de digitale industrie.
Than: Dus al die datacentra, rekenkracht, wat erbij komt, dat kost wat.
Mikal: Dus het probleem is niet alleen maar dat het zoveel in je verbruikt,
Mikal: maar ook nog dat het bovenop komt bij wat we al verbruiken op dit moment.
Than: Ja, dus dat is inderdaad die grotere zorg.
Than: Dus die zes kerstcentrales bijbouwen in Amerika, daar mag je van vinden wat je wil.
Than: Maar die worden niet bijgebouwd als transitie.
Than: Ze komen erbij, bovenop dat verbruik en bovenop die transitie die gaande zou moeten zijn.
Than: Klinkt dat een soort van onlogisch dat je daarop inzet.
Than: En ook al je energieverbruik gewoon blijft doorgaan.
Than: In plaats van eerst dat probleem te tackelen.
Hanneke: Hoe zou jij onze studenten daar wat meer bewust van willen maken?
Hanneke: Want het is natuurlijk wij onderwijzen.
Hanneke: We willen opleiden voor de toekomst.
Hanneke: De toekomst is ook AI.
Hanneke: Maar ook bewust zijn van wanneer gebruik je nou AI.
Hanneke: Wel of niet.
Hanneke: Wat zou je willen meegeven?
Than: Ja, dat is een goede vraag.
Than: En ook een enorme uitdaging.
Than: A, om te realiseren, wat gebruik ik eigenlijk?
Than: Dus de taalmodellen zoals de chat GPT en verwanten...
Than: die worden eigenlijk al vrij veel gebruikt.
Than: Dus in de vorm van een sparringpartner...
Than: maar ook om te helpen met bijvoorbeeld te schrijven van code.
Than: Het meedenken in verslagen enzovoort.
Than: Naast dat je er van alles mag van vinden van wat leer ik dan zelf eigenlijk nog?
Than: Wat zijn de skills die ik zelf opdoe?
Than: Geldt hier dan dus nu ook wel die vraag hoe verantwoord ik mijn energieverbruik?
Than: Dus in hoeverre past dat bij mijn levensstijl?
Than: Dat dan eigenlijk en levensovertuiging misschien.
Than: Nu wordt er heel veel niet van geweten.
Than: Dus ondertussen weten we wel dat als je met een hummer rondje op een strand gaat rijden,
Than: dat dat misschien iets is om over te fronsen.
Than: Of ja, vliegschaamte kennen we.
Than: Maar AI, impact, het gebruik ervan, volgens mij wordt er gewoon heel veel ook niet geweten.
Mikal: Nee, dat denk ik ook.
Mikal: Het is nou best wel, ik bedoel jij geeft een aantal voorbeelden van getallen.
Mikal: Vind ik zelf persoonlijk al best wel moeilijk om terug te vinden.
Mikal: Dus ik vind het al ingewikkeld om terug te vinden...
Mikal: hoeveel energie kost die prompt die ik intyp.
Mikal: Dus is daar een manier om daar bewust aan te worden?
Mikal: Kan je dat weten? Hoeveel het kost?
Than: Ja, maar dan ben je dus inderdaad wel best even aan het onderzoeken.
Than: En ik moet ook wel toegeven...
Than: ik stelde mij die vragen ook niet hoor...
Than: toen ik dus met bijvoorbeeld...
Than: die vroege generatieve AI aan de slag ging.
Than: Die ook draaide op dan wel cloud servers.
Than: Dus bij Google bijvoorbeeld.
Than: En ook op onze eigen renderserver van de HKU.
Than: En dat zou ik nu wel kunnen terugrekenen nu ik van collega Arnoud ook het verbruik heb gekregen.
Than: En toen dat verbruik ook duidelijk werd, was ook de vraag van, oh, kan die ook uit?
Than: Nee, het is heel moeilijk in te schatten wat het verbruik is.
Than: Aangezien de interface, bijvoorbeeld je smartphone, het is simpelweg een berichtje sturen en je krijgt iets terug.
Than: Dus die hele, laten we zeggen, kolencentrale, die loopt te branden om jouw chatbericht of plaatje terug te sturen.
Than: dat heb je op geen enkele manier door als gebruiker.
Than: Dus dat maakt het zeer ontransparant.
Mikal: Ja, want het is ook nog eens gratis.
Mikal: Als iets heel veel energie kost, dan zou ik verwachten dat het heel duur is om te gebruiken.
Mikal: Ik kan gewoon gratis naar het ChatGPT een account aanmaken en dan in het wilde weg gaan typen.
Than: Ja, dus waar die rekening terecht gaat komen, dat is ook een hele goede vraag.
Than: En de vraag hoe gaat deze vorm van generatieve AI renderen?
Than: Ja, die wordt ook niet per se ergens beantwoord.
Than: Ik heb het tenminste niet gevonden.
Mikal: En nu?
Mikal: Kan ik nog werken met AI?
Mikal: Of moet ik het helemaal niet meer willen ook?
Mikal: Heb je een boodschap?
Mikal: Of heb je meer zoiets van nee, dit is mijn persoonlijke keuze.
Mikal: En iedereen moet het voor zichzelf uitzoeken.
Than: Dat laatste sowieso altijd.
Than: Dus die persoonlijke keuze zoek het daar vooral ook zelf uit.
Than: En doe wat voor jou goed is, goed voelt.
Than: Dat lijkt me heel gezond.
Than: Maar ergens met z'n allen iets weten over het proces en de systemen erachter.
Than: Dus een beetje systeemdenken.
Than: Hoe ingewikkeld dat ook is, zeker in deze tijd, zou wel enorm helpen.
Than: Het afschuiven van verantwoordelijkheid naar de bedrijven of naar de overheid...
Than: heeft tot nu toe vrij weinig zin gehad.
Than: Dus het wachten op dat er van bovenaf iets komt, zou ik wel omdraaien naar die eigen verantwoordelijkheid.
Than: We creëren en voeden dit alles met onze eigen handelingen.
Than: En wat voeden we dan eigenlijk?
Than: Om het over problemen te hebben.
Than: Wij bij Music and Technology hadden niet een probleem met muziekjes maken.
Than: Dus dat was niet een probleem.
Than: Maar wat voegt het nu toe?
Than: Dat AI geschikt kan zijn voor sommige problemen.
Than: Bijvoorbeeld in de zorg of het ontdekken van nieuwe medicijnen.
Than: Absoluut.
Than: Maar dan is het ook omgedraaid.
Than: Dan heb je een probleem en je wil dan AI inzetten voor een oplossing.
Than: En nu zoeken we eigenlijk naar problemen voor een oplossing die er opeens zich heeft aangeboden.
Mikal: En heb jij een mening of een idee over wat de HKU ervan zou kunnen vinden of moeten vinden?
Than: Ja, ook een mooie vraag.
Than: Ik denk iets van inzicht in de machinerie.
Than: Dus van wat is het eigenlijk en hoe werkt het?
Than: Is denk ik heel waardevol.
Than: Maar het is ook inderdaad die kijkjes achter de schermen.
Than: Van bijvoorbeeld hoe is de dataset tot stand gekomen?
Than: En in welke mate kan ik mij verenigen met eventueel compromitterende werkwijzes?
Than: Dus de energievraagstuk is er één.
Than: Het bijbehorende watervraagstuk voor het koelen van al die datacentra, dat is een ander.
Than: Maar wat komt er allemaal bij kijken?
Than: Dus dat stukje, ik denk dat dat heel waardevol is om op te doseren.
Mikal: Dat doe jij ook binnen jouw lessen als je dit onderwerp behandelt?
Than: Het is vrij veel.
Than: Maar ik probeer er wel aan te raken.
Than: Wel afhankelijk van welke jaargang en in welke context de revue passeert.
Than: Bij ons in jaar 1 SysBas, dus systeembasis.
Than: Daar hebben we sinds vorig jaar wel ook een gastles...
Than: die iets vertelt over de keerzijde van AI-gebruik.
Than: Omdat studenten het nog veel inzetten voor het genereren van hun code.
Than: Of in ieder geval te assisteren in het komen tot hun programmeerslos.
Than: En vorig jaar in ieder geval wisten er heel veel om niet.
Than: Ik kan me zo voorstellen dat dat kijkje achter de schermen...
Than: als gebruiker niet een vanzelfsprekendheid is.
Than: Dus dat je gaat doorzoeken, doorvragen.
Than: Wat zit hier eigenlijk achter?
Than: Hoe werkt dit?
Mikal: Wat gebeurt daar?
Than: Ja, precies.
Hanneke: Als ik daar nou meer over zou willen lezen of weten of horen...
Hanneke: over de impact of mijn footprint als ik AI gebruik...
Hanneke: heb je dan ook tips voor mij om te lezen of om te raadplegen?
Than: Ja, ik heb een paar links die ik kan delen...
Than: om bijvoorbeeld onder de podcast te zetten.
Than: Maar inderdaad een simpele zoekmachine opdracht...
Than: Met eigenlijk energieverbruik AI.
Than: Dan vind je vrij veel dit jaar ook wat er uitgekomen is aan artikelen.
Than: Ik heb er nog een aantal openstaan.
Than: En eigenlijk na allerlei illustraties.
Than: Met ook schrikbarende cijfers.
Than: Komen ze onderaan de streep allemaal uit.
Than: Dit is wel een uitdaging waar iets aan moet gebeuren.
Than: Maar ook een enige hint richting van hoe kan die uitdaging dan opgelost worden.
Than: Is er simpelweg niet.
Than: Ik ben ook geen bedrijf tegengekomen met een visie op hoe zijn we dit voor.
Than: En ja, ze hebben een slag geslagen in het zuiniger maken.
Than: En sindsdien zie je inderdaad dat dingen zuiniger worden.
Than: Maar dan gebruiken we er gewoon veel meer van.
Than: En dan gaan we niet meer plaatjes genereren, maar video's.
Than: En muziek in stereo of surround.
Than: Enzovoort.
Than: Ja.
Mikal: Is er hoop?
Mikal: denk je dat het nog
Mikal: ik wil het niet al te depressief maken
Mikal: het is best een
Mikal: zwaar verhaal in die zin
Mikal: wat we net allemaal besproken hebben
Mikal: er is een energievraagstuk
Mikal: er was al een energievraagstuk
Mikal: we zijn er eigenlijk alleen maar dingen aan toevoegen
Mikal: we kunnen dingen efficiënter maken
Mikal: maar we gebruiken er ook nog meer van
Mikal: hoe zie jij het ontwikkelen
Mikal: van hier
Than: dus je bedoelt specifiek voor wat betreft
Than: AI en AI gebruik
Than: Ja, dat is wel...
Than: Er speelt namelijk nog wel wat meer met AI.
Than: Dus algoritmes die bijvoorbeeld jou suggereren...
Than: wat jij als volgende filmpje zou willen zien...
Than: of muziek zou willen luisteren in Spotify...
Than: maar eigenlijk ook wat jou een beetje aanspreekt in je social media...
Than: om meer over te willen leren en weten.
Than: Naast de uitdaging van energieverbruik...
Than: Gebruik zie ik dat ook wel als een zorgenkindje van de AI.
Than: Dus het feit dat er toch wel de nodige brandbrieven al zijn gestuurd van...
Than: is er niet een pauzeknop die we toch een tijdje kunnen inzetten?
Than: Want dit gaat een kant op die we misschien niet willen.
Than: Dan stemt dat in ieder geval nog even wat meer zorgwekkend, zou ik zeggen.
Than: Dus voordat we de kant van de hoop opgaan.
Than: Er is in ieder geval meer dan alleen energie, water en datasets achter AI.
Than: Tristan Harris, die vond ik heel raak dat beschrijven in The Social Dilemma.
Than: Een documentaire over social media.
Than: Dat die groei aan digitale intelligentie, dat die AI de menselijke zwakte voorbij gaat.
Than: En menselijke zwakte dan in de zinnen, bijvoorbeeld verslavingsgevoeligheid.
Than: Of het reageren vanuit emoties en daar dan slim op inspelen als algoritme zijnde.
Than: Dus denk aan steeds slimmere reclames en steeds slimmere suggererende algoritmes.
Than: Met dus bijvoorbeeld die doomscrolling tot gevolg.
Than: Maar ook lees over jongeren en hun mentale gestel en hun zelfbeeld en dergelijke.
Than: Dan zijn dat wel gevaarlijke ontwikkelingen.
Than: Het mooie is, voor de positieve kant, dat we dit ondertussen weten.
Than: We zijn wel heel goed gebleken in niet zozeer problemen voorkomen,
Than: als er problemen zijn die dan op te gaan lossen.
Than: Dus dat stemt mij dan in ieder geval hoopvol.
Than: We weten nu heel veel met elkaar, we zien de eerste gevolgen er ook al van.
Than: De rechtszaken worden ook allemaal aangespannen.
Than: Dus op welke tijdschaal we dan hoopvol mogen zijn?
Than: Als bioloog ben ik gewend om in deep time te denken.
Than: Liever op een iets kortere tijdschaal.
Than: Dan die.
Hanneke: Ik denk dat wij wel rond zijn.
Hanneke: En je vertelt heel veel zinvolle dingen.
Than: Oké, mooi goed te horen.
Mikal: Ja, veel inzichten.
Mikal: Ik denk dat het een hoop interessante informatie is voor de HKU'er.
Mikal: Om nog op verder te komen.
Mikal: We zullen inderdaad nog heel veel informatie delen via linkjes onderaan de podcast.
Mikal: Hartelijk dank voor je gesprek.
Than: Ja, heel graag gedaan.
Hanneke: Dank je wel.
Than: Welkom.
Mikal: Tot de volgende keer.