1
00:00:00,000 --> 00:00:07,000
Je luistert naar de AIToday Live met vandaag een overzicht van het meest toonaangevende
2
00:00:07,000 --> 00:00:12,000
conferentie op het gebied van AI, de World Summit AI 2023.
3
00:00:12,000 --> 00:00:14,000
Leuk dat je luistert.
4
00:00:14,000 --> 00:00:19,440
In vijf minuten ga ik je even bijpraten over de trends en ontwikkelingen die besproken
5
00:00:19,440 --> 00:00:21,800
zijn op de World Summit AI 2023.
6
00:00:21,800 --> 00:00:25,240
Vorige week heb ik een impressie gegeven van de eerste dag.
7
00:00:25,240 --> 00:00:31,560
Nu wil ik het vooral hebben over wat is er nou over het algemeen besproken, wat zijn die
8
00:00:31,560 --> 00:00:35,040
trends, wat zijn die ontwikkelingen, maar ook wat is er niet besproken.
9
00:00:35,040 --> 00:00:37,280
Ik denk dat dat ook wel belangrijk is.
10
00:00:37,280 --> 00:00:43,920
Laten we eens beginnen met wat was nou een van de hoofdthema's, en dat kon haast niet
11
00:00:43,920 --> 00:00:47,200
uitblijven, dat zijn natuurlijk de large language models.
12
00:00:47,200 --> 00:00:50,280
ChatGPT en al dat soort modellen die erbij komen.
13
00:00:50,280 --> 00:00:56,480
Het was echt all over the place, zalen peilden werkelijk maar uit als er maar iets van large
14
00:00:56,480 --> 00:01:01,320
language models in de titel van de talk zaten.
15
00:01:01,320 --> 00:01:08,600
Wat me opviel is dat er heel veel gesproken werd over de mogelijkheden van large language
16
00:01:08,600 --> 00:01:09,600
models.
17
00:01:09,600 --> 00:01:13,360
Hoe zet je die in, wat kunnen ze betekenen voor je business.
18
00:01:13,360 --> 00:01:17,880
Allemaal toch wel een beetje de, laten we zeggen, hallelujah verhalen.
19
00:01:17,880 --> 00:01:23,360
Wat een beetje miste was dat er ook wel heel veel uitdagingen zitten bij de implementatie
20
00:01:23,360 --> 00:01:24,360
van dit soort modellen.
21
00:01:24,360 --> 00:01:32,600
Hoe ga je om met verandering, met versionering, al dat soort zaken bleef toch wel behoorlijk
22
00:01:32,600 --> 00:01:33,600
achterwege.
23
00:01:33,600 --> 00:01:40,200
Heel besproken is de aankomende wetgeving rond AI, de EU-AI Act, de Europese wetgeving
24
00:01:40,200 --> 00:01:41,200
rondom AI.
25
00:01:41,200 --> 00:01:47,560
We hebben daar verschillende sessies over gehad, workshops over gehad.
26
00:01:47,560 --> 00:01:54,080
Wat je ziet is dat daar veel aandacht voor is, veel publiek zit, dus mensen zijn zich
27
00:01:54,080 --> 00:01:58,360
wel bewust dat het eraan zit te komen en vragen zich af hoe zet je dit nou in.
28
00:01:58,360 --> 00:02:04,280
Een van de dingen die ik eruit heb gehaald uit de discussies is voor mezelf eentje, dat
29
00:02:04,280 --> 00:02:05,520
zijn de sandboxes.
30
00:02:05,520 --> 00:02:09,400
Ze hebben een wat ze dan noemen een regulatory sandbox.
31
00:02:09,400 --> 00:02:16,280
Ik dacht zelf dat het een technische sandbox is, dus dat je je model geeft in die sandbox
32
00:02:16,280 --> 00:02:19,880
en dat die dan getest wordt en kijkt of die aan de wetgeving voldoet.
33
00:02:19,880 --> 00:02:23,480
Maar het is eigenlijk een soort van virtuele sandbox.
34
00:02:23,480 --> 00:02:31,560
Dus als jij te weinig legal in huis hebt qua kennis, dan kan je de organisatie vragen om
35
00:02:31,560 --> 00:02:38,440
mee te denken van wat zou er allemaal nog nodig zijn om aan de regelgeving van de EU te voldoen.
36
00:02:38,440 --> 00:02:41,840
Zodat uiteindelijk je product ook daadwerkelijk in productie kan.
37
00:02:41,840 --> 00:02:47,160
Dus in plaats van achteraf vaststellen dat iets niet had gemogen, heb je nu de mogelijkheid
38
00:02:47,160 --> 00:02:53,360
om hulp te vragen waarbij het mogelijk wordt om het juist goed onder de wetgeving in productie
39
00:02:53,360 --> 00:02:54,360
te zetten.
40
00:02:54,360 --> 00:03:00,640
Je krijgt een risicopiramide binnen die EU wetgeving met zaken die verboden zijn, hoog
41
00:03:00,640 --> 00:03:03,120
risico, medium, laag.
42
00:03:03,120 --> 00:03:08,160
En nou ja, behalve voor die verboden natuurlijk, voor al die anderen kan je hulp vragen om
43
00:03:08,160 --> 00:03:10,040
uiteindelijk je systeem in productie te zetten.
44
00:03:10,040 --> 00:03:15,840
Er was ook een discussie vallen, foundation models, dus de large language models, moeten
45
00:03:15,840 --> 00:03:17,680
die ook onder die EU act vallen.
46
00:03:17,680 --> 00:03:22,600
Apart was dat in het publiek daar best wel discussie over was en gelukkig kwam daar toch
47
00:03:22,600 --> 00:03:30,080
echt wel uit van de deskundigen dat ze zeiden nee, alle systemen die in productie zijn,
48
00:03:30,080 --> 00:03:35,680
die in de keten zitten, moeten allemaal voldoen aan de EU act.
49
00:03:35,680 --> 00:03:39,240
Opvallend was ook de aanwezigheid van de politiek.
50
00:03:39,240 --> 00:03:41,920
Heel veel politieke praatjes gezien.
51
00:03:41,920 --> 00:03:47,440
Dat geeft denk ik aan hoe de technologie ook in ieder geval onder de politiek leeft.
52
00:03:47,440 --> 00:03:52,360
Deze week is er bijvoorbeeld ook een aanstelling geweest van een Noorse minister die ook specifiek
53
00:03:52,360 --> 00:03:54,240
AI in de portefeuille heeft gekregen.
54
00:03:54,240 --> 00:04:02,000
Dus de politiek krijgt steeds meer nut en noodzaak om zich hiermee te bemoeien.
55
00:04:02,000 --> 00:04:06,600
Wat ik vorige week al zei, inhoudelijk was het niet zo heel sterk, maar ik denk dat het
56
00:04:06,600 --> 00:04:07,600
wel een signaal is.
57
00:04:07,600 --> 00:04:13,920
Een grote afwezig thema was voor mij MLOps.
58
00:04:13,920 --> 00:04:22,960
ML Ops is een aanpak waarbij je op een goede, robuuste, veilige manier schaalbare machine
59
00:04:22,960 --> 00:04:24,440
learning modellen in productie zet.
60
00:04:24,440 --> 00:04:25,440
Hele mond vol.
61
00:04:25,440 --> 00:04:30,240
Maar dat gaat natuurlijk uiteindelijk over dat het zo direct ook goed draait.
62
00:04:30,240 --> 00:04:36,760
Het was toch wel heel veel, allemaal die large language models, allemaal het nieuw, op de
63
00:04:36,760 --> 00:04:39,160
meest complexe technologie nu gaan zitten.
64
00:04:39,160 --> 00:04:43,840
En een mooie tegenhanger daarvan was het praatje van Werner Vogels.
65
00:04:43,840 --> 00:04:47,600
Vogels is de Nederlandse CTO van Amazon.
66
00:04:47,600 --> 00:04:54,040
Alles wat er aan technologie onder zit, AWS in het Nederlands.
67
00:04:54,040 --> 00:04:57,240
Zijn praatje ging over AI for now.
68
00:04:57,240 --> 00:04:59,320
Wat bedoelde hij daar nou mee?
69
00:04:59,320 --> 00:05:06,560
Dat er namelijk heel veel bewezen algoritmes zijn die je vandaag de dag kan gebruiken, waarmee
70
00:05:06,560 --> 00:05:12,760
gewoon hele complexe problemen worden opgelost, maar met simpelere technologie.
71
00:05:12,760 --> 00:05:15,120
Ik vond het wel een mooie tegenhanger.
72
00:05:15,120 --> 00:05:19,560
Amazon die heeft net een samenwerking getekend met Anthropic.
73
00:05:19,560 --> 00:05:24,800
En ze hebben zeg maar de tegenhanger van ChatGPT gemaakt.
74
00:05:24,800 --> 00:05:27,880
Dat is waar OpenAI met Microsoft samenwerkt.
75
00:05:27,880 --> 00:05:31,560
Gaat AWS nu samenwerken met Anthropic.
76
00:05:31,560 --> 00:05:36,560
Cloud.AI heet hun chatbot.
77
00:05:36,560 --> 00:05:42,720
Dus hij had het juist erover van nee, denk ook even na, stap terug.
78
00:05:42,720 --> 00:05:49,640
Met traditionele machine learning heb je juist simpele oplossingen voor complexe problemen
79
00:05:49,640 --> 00:05:55,440
in plaats van dat je complexe technologie gebruikt voor misschien zelfs wel simpele problemen.
80
00:05:55,440 --> 00:06:00,160
Een hele mooie tegenhanger van alles wat er besproken werd.
81
00:06:00,160 --> 00:06:05,680
Goed dat je weer luisterde naar een aflevering van AIToday Live.
82
00:06:05,680 --> 00:06:10,280
Vergeet je niet te abonneren via je favoriete podcast app en mis geen aflevering.
83
00:06:10,280 --> 00:06:12,040
84
00:06:12,040 --> 00:06:12,520
