AI helpt je werk, maar schaadt het klimaat - en nu?

Wiebewagenmans, CEO, boardmember en investeerer in Silliken Valley. Met Wiebebeleek, Gerbe van Riel, wekelijks over wat die er ziet gebeuren aan innovatie en wat je hoort aan de directzitaafvolgens. En jij kunt meehuisteren. Even bellen met Silliken Valley elke week op businesswise.nl en hier van Vriete Podcast. Je luistert naar een podcast van Businesswise. Welkom bij Lekkerwerken met AI. De elftere aflevering van misschien wel de meest praktische AI-serie die er is. Mijn gast vandaag is Maxime Luppers. Tegkonsulten bij Tech-Leap en onderzoeker voor de EU, waar ze zich bezig uit met de klimaatimpact van AI. Want ja, AI helpt je werk sneller en slimmer te doen, maar daar hangt ook een prijskaartje aan. Achter elk AI-antwoord schuld energieverbruik, waterverbruik en CO2 uitstoot. We spraken over de verborgen kant van AI gebruik over hoe je als kenniswerken bewustel omkund gaan met tools vast chatGPT en over manieren om te kiezen voor duurzame alternatieve. En tot slot teelt Maxime vijf scherpen vragen die je zelf kunt stellen voor je AI-inzet, zodat je niet alleen slimmer werkt, maar ook groener. Maxime, hallo, welkom en leuk dat je bent. Dank je wel, leuk om je te zijn. Je bent de 11e podcast-grast, ik heb er dus al tien eerder gehad en ik proef erbij iedereen een andere reden, een ander motiv om ooit iets in de wereld van AI te gaan doen. Ik ben heel benieuwd hoe dat bij jou zo gekomen is. Dus laten we hem gelijk doorpakken met een aantal korte vragen. Wat was jou alle eerste aanraking met AI? Mijn eerste aanraking was denk ik wel tijdens mijn studie aan Science Park hier in Amsterdam. Dat was meer vanuit brijning-cochnietie, dus echt hoe de hersenen werken en daar een enorme fascina. Toen niet een major daarin gekoost, maar wel blijf samenwerken met andere studenten. Maar verder ja, in mijn werk ben bij Accenture Bologommelstechnologie. Stratie-conzulten, dus had ik in een team waar we echt kijken naar de nieuwe technologie, wat de impact daarvan was op de maatschappij. Dus dat was AI maar ook kwam tot blockchain en robotics. En vanuit daar je waar gekeken wat is de technologie, wat is de impact en hoe zorgen ervoor dat ook de werelding kan komen. En daarna weer op andere manieren, vanuit mijn EU-wonderzoek waar ik meer naar de maatschappelijke en klimaatimpact kijk, maar ook als public speaker komen keel veel aanraking met mensen die er of bang voor zijn. Dus eigenlijk allerlei soorten manieren en vormen. En recent ook in iLiPitek-libe waar we vooral kijken met ondernemers. Dus echt AI-start-ups en skillups die het verschil aan maken. Dus dat is ook weer een hele interessante nieuwe soort van lens in die AI-wereld waar ik al best ben. We inbevindt. En je noemde altijd klimaatimpact. Dan gaan we het zo meteen wat uitgebreidere over heb ik vermoed dat er nog meer van de thema's die je noemde uitgebreidere aanbod komen. Waar kijk je het meest na uit op AI-gebied? Nou niet per se hebt de impact op het klimaat. Al denk ik wel dat we daar met z'n allen nog een richting aan kunnen geven. Waar ik het meest naar uitkijk. En naam kwam ze dus laatst op de AI-action summit in Paris. En ik denk dat er nu in Nederland dat men wel echt wakker wordt. Dus waar wel een hele tijd in de wereld van alle scene gebeuren rond om JetGPT, NVS en DeepSek in China. Zie je nu dat er ook eigenlijk dat we wegbewegen van praten in our action. Maar Nederland wordt wakker vertel. Ja. Nou ja, Nederland wordt wakker wat we ook laatste Stedef Dutch Tech. Wat is het flexu-pievent van TechLiep waar ook de top van de overheid samenkomt. Maar ook de top van de bedrijfsleven om het elkaar te bespreken hoe het anders kan. En meer de ruinesters inclusief schroven maar ook Beljaard van Economische Zaken hebben aangegeven. Dat we echt wat kuts moeten gaan laten zien als land. Dus er gebeurt veel meer zowel bij de overheid als bij de bedrijven. En ik denk dat we eilijke op het punt komen dat niet iedereen het meer heeft over wat is AI en is het eng. Maar dat we gaan praten over, heb je het over machine learning, of heb je het over computer vision. Dus dat we nu een laag die programma het elkaar in echt kijken van wat zijn het toepassing en hoe kan het ons helpen. En dan hopelijk natuurlijk wel bevang door de camera. En hoe zien die gutster uit in jouw idealen wereld? Ik denk sowieso dat moed en nieuwsgierigheid hele belangrijke eigenschappen zijn in de wereld waarin ons nu bevinden. Want we hebben nog helemaal geen idee waar het precies heen gaat. Dus gezegd met diep ziek was dat ook weer een van de inzichten. Dat er wordt nu twee jaar lang gehoepen vanuit de VS. Dat open AI en de big tech bedrijven daar zeg maar weten hoe het zit en hoe energie er nodig is en etc. Maar we hebben nu gezien dat er ook met minder middelen een soortgelijk model geproduceerd kon zijn. Dus we moeten ons gewoon voorbereiden op nog andere overwachten wendingen. En wat we dus kunnen doen echt productief zelf is waar je ook zit in welk organisatie dan ook. Ik begin er mee. Dus ook al heeft je werkgever het verboden als ik toch op je privé computer beginne met een aantal tools. Want AI gaat je baan niet over nemen zoals je vaker hoort maar mensen die hier goed zijn we ligt wel. Die gezandels tegen vuur gepassit in deze podcast. Ja, dat snap ik. Want dat is ook gewoon een mooie samenwalting. Ja maar beginnen er mee en hoe je dan die verantwoordelijke mening kan vormen daar komen ik later op. Maar het is wel te laat om alleen maar erover te praten en niet iets te doen. Komen we zeker nog op. Kom ook nog op moed en nieuwsgrijden grijpen je al noemen. Ik kan ik vast verklappen die komt in een andere rubriek nog voorbij. Waar zie je op dit moment met het meest tegenop? Ja die kan ik misschien wel invullen na dit antwoord. Waar ik het meest tegenop zie, ik denk dat we ons gewoon in een heel groot dilemma bevinden. Dus er is gewoon een wereld bij de reesgaande met al die tech-pro's in de VS dat ik echt denk van hoe zo we waren. Zij allemaal weezig bij bijvoorbeeld de inhangeratie van Trump. De impact en de invloed die zij hebben, dat vind ik niet prettig. Daarnaast ook het feit dat gewoon techbedrijven inmiddels groter zijn dan landen. Dus Microsoft voor op het heeft een even groot BMP als een Frankrijk of een Duitsland. Maar ze worden niet op dezelfde manier toegesien als landen dat hebben met een tria's politica. Dus daar zie ik gewoon hele grote risico's. Dus ik denk dat het wel echt ook aan de bedrijf is die zo snel kunnen bewegen en de regelgeving die achter hen aan hobbeld. Dat we wel met elkaar allemaal gewoon echt nadenken van wat is de impact eigenlijk op mij, maar ook op me kinderen en op de omgeving en dat we dus wel de goede kant opsturen. We gaan het hebben over de klimaatimpact van AI. Jij doet onderzoek naar de klimaatimpact van AI, maar ook naar hoe we daar bewustelen mee om kunnen gaan. Volgens mij brengen straks ook een AI tool in die een beetje in het verlengde daarvan ligt. Zeker. Ik lees vooral dat het trainer van AI-modellen en de datacenters dat die voor enorm veel CO2 uitstort zorgen. Ik ga zo meteen wat cijfers noemen, maar eerst even kort zie jij AI vooral als een kans voor het klimaat of een bedrijf. Ik denk dat gezien de ontwikkelingen die er in de wereld spelen, dat we het als kans moeten zien. Want als je ook kijkt naar andere landen en ook grote bedrijven die aan het bewegen zijn, dan kunnen we niet achterblijfels Nederland. Er zijn zeker nadelige effecten zoals in ordaad impact op het klimaat, maar er zijn ook als we het goed organiseren met elkaar, zijn er hele mooie voorbeelden van dat het wel goed kan werken. Ik denk één heel concreet voorbeeld is van de Europese Commissie, die zijn bezig met een digital twin, dus een digital verteel eigenlijk een online model van de hele aarde. En ze zijn dus data aan het verzamelen met zaterlietbeelden om zo te kijken hoe het weer zich ontwikkeld. En op die manier kan je klimaatverandering in kaart brengen en ook een voorzorg dat je wel echt op tijd met die gerichtme acties kan ondernemen. Dus het kan zeker als middel worden gebruikt om klimaatverandering in kaart te brengen, maar het zal nooit klimaatverandering oplossen dat zullen wij als mensen moeten doen. Meer van die mooie voorbeelden zo meteen is het even wat nog iets minder positieve instek, met heel negatieve mensen deze podcast. Oké. In verdieping van een data center zou 10 tot 50 keer meer uitstoot hebben dan een verdieping van een regelierbedrijf. De gemiddelde training van 1 AI-model stoot net zoveel CO2 uit als 63 auto's per jaar. En meer op individueel niveau. Een kort gesprek met JetGPT, hoe lang dat kon ik in het onderzoek niet terugvinden. Verbruikt omgeveer een half liter water. Ja, zeg ik heel rare dingen als ik zeg dat ik nou niet echt van mijn stoel wel. Waarom voel je niet van je stoel? Omdat ik het nou niet hele grote aantal of vind. En ze spreken van mij onvoldoende tot er voor beeldingsgeprek met JetGPT aan een half liter water. Ja. Waarvan deze glazen hier ben ik. Ja, ik denk alle eerst moeten met elkaar gewoon bewust zijn dat alles dat wij doen kost energie. Dus elke Google Search kost ook energie. En inderdaad wat er wel anders is is dat als je een model gaat trainen, dan heb je inderdaad heel veel data nodig heel veel. En daar moet je wel, daar heb je gewoon veel energie voor nodig. Maar als je echt pure kijkt naar AI dan zou ik het liever eerst willen opreken voor dat ik daar wat zinning zo verkozen zeg. Want dat is wel wat wint onderzoek ook hebben gezien. Dat heerl veel mensen praten over AI. Maar je zei eigenlijk de discipline. En daar binnen heb je gewoon gelachtheid voor verschillende soorten toepassingen. En als je dat in kaart brengt, dan kan je ook wel beter begrijpen waar de klimaat in pek zit. Is dat energie in ordaad, is dat CO2, is dat water, dus er zijn allerlei elementen daar binnen. En dan gaat het misschien wel meer duiden. Ja. En ik denk dat het ook belangrijk is om te zeggen dat. Nou ja, het tween of jaar geleden of zo was dus die doorbraak voor generative AI. En sindsdien zijn er heel veel wetenschappers onderzoek aan het doen en meer aan het verdiepen. Maar het is ook een ongoing ding. We zijn er nog niet al helemaal uit. En het is zo snel aan het ontwikkelen dat ook heel lastig is om precies te zeggen wat dan de impact is. Ja, kun je eens een kort wat toelichten over dat onderzoek waar ik al aan houden en waar je het zelf naar het ook over had. En graag de rushen gang om die verschillende lagen. [muziek] wat duiding bij te geven? Ja, heel kort over het EU-onderzoek wat wij doen. Dat gaat vooral in op het snijvlak tussen business en technologie. En dan hebben we het ook letterlijk over business opleidingen en technische opleidingen. Daar wordt namelijk heel vaak, ik denk dat de meeste luisteraar is ook wel bekend zijn met een business model canvas. Dus je werkt in een bedrijfsleven, je gaat misschien helpen met het opzetten van een heel product of dienst en dan ga je kijken van gool. Waar moet het allemaal aanvold doen en wie zij mijn klant en hoe ga ik geld verdienen? Wat je nog vaak ziet ontbreken is eigenlijk de technologie, lens en de impact van dat we ontwerpen op onze omgeving. Dus een heel concreet voorbeeld is waar je dat, nou ja, ik weet niet of je het miss ziet gaan, maar waar je wel heel snel ziet gaan is eigenlijk JetGPT. Want binnen 5 dagen waren er 1 miljoen gebruikers over de hele wereld, terwijl het een product is dat leert van de gebruikers. Dus wat zegt dat? Nou, wat dat zegt is denk ik dat we in een ja soort paradigma shift zitten. Dus ik denk waar je het beste aan kan uitleggen is dat we vroeger heel erg werkten vanuit complikaten in gewikselde systemen en nu zijn het complexe systemen. En wat denk ik een fijn voorbeeld dus om te geven is een complikated system is een verliegtuig, dus dat is een ingewikkeld iets. Dat heeft allemaal losse elementen, maar die elementen zijn statisch. Als er daar iets kapot gaat zoals de wielen, dan kan er gewoon een monteur komen die heel veel kennis heeft van die wielen en die kan die wielen vervangen en dan is het geïngewikkelde systeem weer compleet en dan kan het weer vliegen. In een complex systeem, dat is waarom steeds meer in me vinden voorbeeld daarvan is het menselijk lichaam. Als jij gezond eten heeft dat een bepaalde impact, maar als je niet gezond eten ook. En dat zie je dus nu eigenlijk met digitale technologie. Dus voorheen waren was technologie echt een middel tot een doel en dat het nog niet zo veel impact op mens en klimaat. Dus natuurlijk wel veranderd in industriele revolutie, maar dat waren nog wel statische machines of statische, hoe zeg ik dat lopen en banden. En nu zie je dan dus dat een met kunstmatige intelligentsie, dat er een bepaalde mate van autonomie aanwezig is. Dus het kan zelf leren, terwijl het al gelanceerd is en ik denk dat iedereen het zetjepietie wanker gebruikt heeft en dat kan je ook zo'n duim omhoog of een duim omlaag geven. Dus het is ook nog in ontwikkeling terwijl je net gebruikt. Ik krijg wel eens het verzoek van Finch version 1 van het antwoord beta of versie 2. Doe je dat? Bevoerbeeld. Ja. Dus zetjepietie sowieso. Alle large language modellen, dus grote taalmodellen, die zijn getreemd om me over te komen als mens, want ik kunnen wij er beter mee interacteren. En als ze geen technische achtergrond hebt, kan je naar soms even van schrikken, want dan denk je hoe zo kun jij zo goed met mij communiceren. Ja, voelt het voet soms als een goede vriend. Ja, dan vergrijf ik. En ik ben ook zo iemand die altijd zegt, denk je, waarom je wel, want dan denk je weet ik maar nooit eigenlijk niet eens omdat ik er over na denk, waarom je gewoon echt een gesprek voert. Ik heb wel eens gezegd, dank je wel, man. En dan krijg ik geen probleem G. Ja, en je kan het precies, waar je kan ook nog A geven, je prond, inderdaad wat voor het publiek of wie jij zelf bent of een bepaalde tone. Dus dat is allemaal overnage dag. Dus het is getreend om over te komen als mens. Maar ik denk het belangrijkste punt hier is dat het een complexie system is. Dus jij gehoopt er altijd in, komt er een antwoord uit en naar regereer weer op, maar het leert ook van de vragen die we stellen, het leert van of we blijven met de antwoorden. Dus gewoon komt die nu in ontwikkeling. En dat maakt het ook dat het meer energie kost letterlijk omdat het gewoon nog komt die nu aan het bijleeren is. Is het dan nooit uitgeleerd? En is daarmee het energieverbruik kan dat dan minder worden of helemaal? Ja, er zitten, daar zijn meer om de reenie ruur naar kan kijken. Ik denk deel één van je vraag is het ooit uitgeleerd. Ik denk het niet, want zijn wij als mensen ooit uitgeleerd? Ik hoop het niet. Ik hoop het niet. En dat is wat we natuurlijk niet moeten vergeten dat kunstmatige intelligentsie is gewoon inspirererd op het menselijk brein en onze intelligentsie. En dat is ook de definieze is ook lastig te geven om dat voorheen ging het heel erg echt in de jaren 50-60, waarin het gewoon meer rekenkundige waardigheden etc. En toen dacht op een gegeven moment, oh, het kan dingen zoals rekenen, maar heel goed, maar wij voelden ons doen als mensen een beetje betreigd, waar we wel enkeu, maar nu kan het ook weer emotionele dingen, dus het is een tees continu in ontwikkeling. Dus ik denk niet dat het ooit uitgeleerd is, waar je natuurlijk aan de andere kant de voeding is gewoon veel meer hoeveel energie is er nodig etc. En nu misschien een goed moment om heel even de stek toe te lichten, want wat wij wel hebben gemerkt ook in het onderzoek is dat Ae is dus die parapluteerm, dus zo is zo als je begint met AI is het superwaarde voor om je een beetje te gaan verdiepen in wat is AI eigenlijk en wat zijn de kern begrippen. Ik denk waar wij het nu ook vernamenlijk over hebben is generatieve AI en het is wel echt zo dat het genereren filmer energie kost omdat er dus meer stapjes in zitten die continu moeten worden herhaald. Ja en generatieve AI even voor de luisterij is ook een soort container begrip van iets creëren met AI. Ja inderdaad dus er worden nieuwe dingen genereerd. Ik denk wat wel interessant is om te bezeffen is als je gewoon heel veel text of heel veel audio hebt of heel veel pixels, dan heb je heel veel data punten en daarmee kan je een modelt genen en dan kan je naar chatgbeties denken het meest bekende voorbeeld van text toe text, maar je hebt ook een mid-journie bijvoorbeeld dat kan op basis van text een afbeelding genereren en zo kan je eigenlijk allerlei soorten oudpoet van elkaar naar elkaar toe genereren, maar het is echt tijd voor de stek want AI is zo de container term daar binnen heb je dan bijvoorbeeld machine learning, binnen machine learning, deep learning en binnen deep learning heb je dan generatieve AI, waarin voorbeeld chatgbetiefel is, dus dat is al een geluid tijd waarmee je naar AI kan kijken, maar als je dan het meer hebt over de text stek, dus wat maakt het mogelijk aan de achterkant, dan is dat net als bij heel veel andere technologie dat je eerst te maken met een hardweerlaag, dus je hebt gewoon fysieke machine's en producten nodig om uiteindelijk zo'n tool te kunnen gebruiken. Bov op die hardweerlaag heb je eigenlijk data en cloud, dus de informatie moet ergens worden opgeslagen, dan hebben we het smaak met data centers, daarboven op heb je een modellaag, dus zo een grote model wat je kan treinen, zo als chatgbetiefel, en daarboven op heb je dan de gebruikerslaag. Dus in die geluid tijd zie je ook andere impact eigenlijk op het klimaat. Waar zit de grootste impact? Ik noem dan dat al die data centers. Nou wat ik wel, inderdaad een individuele gebruiker, dat is de minst grote impact, maar organisaties die inderdaad of wel een Microsoft bijvoorbeeld die gewoon heel veel data centers hebben, dat zijn hele grote gebruikers. En als je het puur over de hardware hebt, dat kost energie, maar als je het dan over de data centers hebt, dat dingen waar heel veel energie ingaat moet ook worden gekoeld, want anders viegt het in de fik of voor het te heet, dus daar heb je naast letterlijk een stekker in de stopcontact, stoppapje ook water nodig om dat te koelen. En binnenklauwd is dat ook een beetje hetzelfde verhaal alleen naar de modellaag kijkt. Dan zie je wat er nu gebeurt, is dat er hier heel veel partijen beginnen met hun eigen modellen ontwikkelen. En er is nog niet een standaard. En als er natuurlijk een standaard zou zijn of met paal omgeven waar je dat kan doen, dan zou dat misschien ook efficiënter kunnen. Wat nu wordt eigenlijk op heel veel plekken experimenteerd, wat ook heel erg wordt aangemoedigd, maar dat kost natuurlijk ook allemaal heel veel individuele energie. Kun je dat tegen gaan eigenlijk? Nou, ik denk een heel goede manier om dat tegen te gaan in de technische wereld is het hele open source-idee. Dus als je iets ontwikkeld hebt dat je een beschikbaar stelt, dus dat is wel onder veel tekjes, is dat iets wat ze echt aan elkaar stimuleren om ook van elkaar te kunnen en blijven leren. Dus dan wordt het wel efficiënter dat je op elkaar als die dee voortbouwd in plaatsen dat je allemaal het wiel uitvindt. En als je die milieu impact van AI-pakketocht even breedt, als dat in een wat brede perspectief van andere andere soortige milieu impact plaats, ik noem de bioindustrie, de luchtvaartindustrie, hoe groot is die ecologische voetafdruk dan eigenlijk? Is dat kun je dat een beetje een perspectief plaatsen? Ja, je kan het sowieso in perspectief plaatsen, maar dan ligt dus er z'n aan er welke enheid je gaat kijken. Dus we kunnen het uitdruk in CO2, of we kunnen het uitdrukken in energie of water. Ik heb ook in gastrookst dus een tool inbrengen, dus ik zal nog heel even vormen hebben, maar ik heb recente oprichter van dat bedrijf gesproken, en aan hem ook dezelfde vraag gesteld van hoe kijk jij nou naar de klimaat impact en hij zegt ja wij hebben gewoon een tool ontwikkeld, wat heel erg kan helpen in het in kaartbrengen van klimaatverandering en in het middigeren al nu, waardoor hij zegt dat het opweeg tegen de impact die het gaat hebben. Maar dan moet je wel op een goede manier gebruiken. Dan moet je zeker op een goede manier gebruiken. Dus het allerbelangrijkste is dat we ons bewust zijn van dat dingen energie kosten en dat klinkt misschien een beetje saai, maar dat is wel een soort mantra wat je misschien heel heel even kan enthigeren, van bedenk goed wat je doet en waarom je niet doet en of jij daar je tijd en energie wilt stoppen. En dat begint al met kleine dingen als ga je echt gewoon maar voor de los zitten promten of bedenk je af was van tevoren even, he, dit is ogeveer waar ik natuur wil werken, want hoe beter jouw promt is, beter de oudpoet is, dus dat schild jouw energie. En hoe minder vragen je moet stellen? Ja. Dus zo'n minder energie het kost. Ja. Ja. Denk je dat dat manieren zijn die aanslaan bij mensen? Want ik kan voorstellen we lezen over die klimaat impacten. Ik heb het aftoezing vergelijk te maken met een half liter water of zo, zoals ik net ook deed. Maar over de armen in mensen voelen dat niet direct. En dan denk ik dat. is mijn inschatting dat heel veel mensen toch de kop in het zand met de toden gebruiken. Als ik nu hier lekker ga lopen kletzen met de jetgbd, ik ga daar waarschijnlijk niks meer van merken. En we daarniet de andere metoden voor nodig? Ja, ik denk wat wel interessant is als je dus we hebben net even kort over die AI-stek gehad. Dus over die verschillende lagen. En als je dan ook kijkt naar het aantal AI-betrijven wat we in Nederland hebben, dan we wind vijf tot 10 procent zich in die hardweren en in die modellaag. Dus de meeste ondernemers die dan dingen met AI aan het doen zijn in Nederland, die zijn het aan het gebruiken. Dus dat heeft voor en nadelen. Want als je natuurlijk wel meer zelf gaat ontwikkelen, dan ben je letterlijk ook beter op de hoogte van wat er daar gebeurt in zo'n hardweren lagen of in zo'n modellaag. En dan kan je dat ook beinvloeden. En we maken ons nu als land in ieder geval best wel afhankelijk van Amerika, omdat we dan boven op andere modellaag gewerken. En dat is een beetje dat nad in mijn backyard achtergrup principe van het gebeurt. Het misschien niet hier, maar het gebeurt wel op andere plekken. En dat is ook eigenlijk wat je ziet in hoe modellig het reent worden want de klimaatimpact is er. Maar aan de andere kant hebben we natuurlijk ook dat wij krijgen bijvoorbeeld als we zeggen ook een bollmaken. Krijgen in een "nee", daar kan ik je niet behelpen. Of als je in mid-journie om bepaalde afbeeldingen vraagt, krijg je geen ontplusieren of potentie op sigieschadelijke afbeeldingen te zien. Maar dat komt omdat er mensen in Kenia hebben gewerkt aan het veeltre van de afbeeldingen. Dus er gebeuren zo'n zo'n zo'n alweer heel veel dingen, waarvan ik me afrag of dat goed is. Maar dat is heel lastig om dat nu een hal toe te roepen. Dus wat je wel kan doen, stap 1, wees er bewust van. Stap 2, weet ook gewoon dat als jij in je organisatie net een klimaatsratigie hebt ingebracht of als je bezig bent met duurzame douille, dat je in ieder geval wel voor dat je heel snel aan eet toe gaat integeren. Gewoon even onderzoekt van wat is de impact hiervan en hoe kan ik ver zorgen dat ik me al mijn werknemers hiervan op de hoogte breng. Dus die bewustwording stap dat is wel echt de verantwoarlijkheid die mensen hier in het bedrijf leven hebben. Je noemde net, je stelde mij de vraag kunnen dan zijn eenheid kiezen. Laat we dan het CO2 noemen die je zandadraak weer genoemd. Hoe verhouds zegt dat als individuele gebruiker, laten we dat op die laag even houden. Hoe verhouds zegt de uitstoot van AI, modeller het gebruiken van ten opzichte van bijvoorbeeld. Luchtvaters neelen, hele bekende, de meeste mensen die vliegen nog altijd, toch al zeker 1 keer per jaar schat ik zo in. Ik denk dat de impact is in directer, dus als jij een vliegtuig stapt dan konter CO2 uit dat vliegtuig en dat gaat direct de oozonlagen in zo'n gegevenerde. Dus de schade die dan aanricht is echt super duidelijk. Dat is gewoon heel erg lastig, dus dat proces daar tussen is helemaal niet transparent. Dus wat dat nou precies doet en dat vind ik ook wel een uitdaging want in het onderzoek hebben we ook goed gekeken van hoe we worden naar gekken vanuit de vrenige staten, versus China, versus Europa. En hoe zijn de verschillen? Zijn giganties, dus in Amerika hebben ondernemers sowieso en nu ook de overheid het mangras speed over everything else. Dus we gaan eerst schaleschalen, we gaan de rees winnen en daarna betalen we alle booters, maar ook booters aan het klimaat. In China, ja, daar zijn ze vooral bezig voor ons mee, ze zijn natuurlijk supersterk in echt op lang wat er mijn denken. En in Europa, wat het voordeel is, is dat we al die verschillende landen hebben, dus er zijn heel veel verschillende ideeën, heel veel inspiratie, maar we hebben ook de mensen rechten hoog in het faan losstaan en daar heb je natuurlijk een aarde voor nodig. Alleen dan zie je dus weer dat je langzaam meekomt met die andere partijen die er zoveel geldt in investeren. Dus het is een super groot dilemma. Maar ik was laatst dus op die AI-action summit. En nu zie je wel dat er ook vanuit Nederland, sorry vanuit Europa, echt gereageerd wordt. Dus Macron heeft een 199 miljard benoemd die die gaat investeren. En Ursula van der Leij heeft er ook op gereageerd dat ze dat naar 200 miljard brengen en Nederland we ook meer opteren. Dus je ziet dat er wel dingen bewegen. We reageren op Amerika, dat is op zich niet nieuw toch. Nee maar, wat bedoel je nu? Dat zorgt er vaak in de wereld van technologie, dat er in Amerika en in China ontwikkelingen zijn en dat we daar als Europa een beetje achter de feiten aanlopen en daarop reageren. Dat klopt maar. Ik denk dat dat ook komt omdat onze hele manier van beleid maken gewoon heel erg anders is. Je hebt natuurlijk een twee per. ja ja, dat wordt een heel politiek discussie. Dat is zeker waar. Dus ik hoop dat we nu in ieder geval vanuit Europa wel actie kunnen ondernemen, experimentatieruimte inbouwen, want je moet wel kunnen experimenteren, want als je het niet gebruikt kan je er ook niet een mening en dus ook geen verantwoordelijke mening over vormen. En dan ja, we moeten wel in beweging komen. We kunnen niet alleen maar blijven praten over hoe belangrijk mensen richten en het klimaat zijn. Ik kun dus kijken naar wat praktische zaken als we het hebben over specifieke AI-modellen of AI-tools. Ik weet niet of je dat weet, maar zijn er bepaalde tools die specifieke meer energie verbruiken en waar je dus als individue naam misschien wat scherper op kunt zijn. Ja, nou zo is het zo. Ik heb hier wel wat inzicht meegenomen, maar ik denk één van de belangrijke zaken om te begrijpen is ook als je meer gaat verdiepen in AI-kominderachter dat je. nou ja, je hebt eigenlijk drie golfen, dus de eerste golf is if this then that. Dus dat is rule based en dat kan nog steeds van toepassing zijn in je organisatie. De tweede golf is machine learning en de derde golf is eigenlijk meer genia in alles wat er nu aan het gebeur is. En het is goed om te bestefven dat generatieve AI tient keer meer energie gebruikt dan machine learning. Dus als jij in je organisatie gaat beginnen, dan hoef je niet meteen naar de meest fancy AI-tools te kijken. Dus vooral belangrijk dat je kijkt van welke data heb ik tot mijn beschikking met welke wat kan dat voor informatie voorzien en we ligt is dat machine learning wat dus veel minder energie kost voor jou ook al een heel goed middel. Want uiteindelijk gaat het om automatiseren om repetitieve taakvervangen. Dus je hoeft ook niet per se de allermeest fancy tools. Dus ik denk dat dat wel heel belangrijk is om te bestefven. En welke tools zijn dat? Wat moet ik schippen? Ja, ik hou er nooit zoveel om over tools te praten omdat ontwikkelingen heel snel gaan, maar als je het hebt over groot bedrijven dan heb je vaak veel tekst of veel audio. Dus dan is het gewoon verstand om te gaan kijken in proces en ik denk op twee manieren. Dus aan de ene kant in je eigen werk. Dus wat zijn dingen in jou werk? Nou ik heb bijvoorbeeld veel. Ik heb nu een aantal gaskoleschreef aan Nairoden dat zijn allemaal C-H-RO's. Dus die zijn vanuit H-R aan het kijken van "ok waar kan ik het wel niet inzetten?" En die schrijven dan bijvoorbeeld heel veel vakature teksten. Dus het kan voor hen ondersteunen in hun werk dat ze denk "ok ik weet al, op basis van deze vier, vijf boelen, het zwelt er in een vakature tekst moet staan." Ik kan het laten genereren door bijvoorbeeld een jetgpt of een ander taalmodel. En vervolgens kan ik dat zelf nog even nalezen. Dus dat is zeg maar taal tekst, kosoje zo minder energie dan beeld. Dus dat is ook gewoon net als. Dat is zo'n waardevol tip denk ik. Ja, en ook als ze natuurlijk gewoon dat is ook een tip die ondernemen mij gaf van. Ja, als je je gewoon op zo'n groot mogelijk scher. Hoe groot het scherm hoe meer energie het kost. Dus het laden van beeld, het rendere van beeld, dat kost gewoon veel meer energie. Dus je kan ook als je energie wilt sparen, zavonds netvliegsen op je telefoon in plaatsen op je tv. Zeg maar dat soort, dat zijn hele kleine dingen die je kan doen. En met beeld genereren dus voorzichtig zijn, ja dat kost gewoon veel meer energie. Kan je ook wel iets bijvoorbeeld zetten denk ik. Ja, zeker. Ja. Wat het dan net wel even kort over, ei kan ook helpen, verduur zamen, het kan helpen. Bospranden te voorkomen, het WNF gebruikt het tegen onbossing, de water kwaliteit kan verbeterd worden. Je noemt net ook al er zelf een mooi voorbeeld. Ik vroeg net wel aan het begin, is het vooral een kans of een bedrijging laat ik hem anders insteken. Wegen de voordeelen voor jou op dit momenten op tegen de na-delen. Ja, ik vind dat gewoon echt een lastige vraag. Ik denk voor mij, maar ik ben heel erg bezig met hoe kunnen we dit verantwoordelijk aankliegen. Dus ik hoop gewoon dat de mensen die er mee aan de slag gaan, dat ze net die bewustwoordningstap wij zichzelf aanvakeren. En dat ze er meer bewusten meer mee omgaan. En ik denk wat erbij heel belangrijk is, ja, volgens mij als we ook het nieuws moeten geloven, ik vind het dat de heel lastig. Maar je kan in het systeem waar ons in bevinden, kan iets anders doen of je kan je er volledig aan ontrekken. Maar ik heb inmiddels zoveel inzagen gehad. Ook van mij me onderzoek me ook mijn werk van, er is ook zoveel negatieve impact van technologie en ook consequenties die wij nu nog niet kunnen zien. Dat het gewoon noodzakelijk is dat we daarmee tokaar goed over nadenken. Ik kan niet verspellen waar het heen gaat in de toekomst. Ik denk dat het vooral belangrijk is gezien het feit hoeveel organisaties landen mensen hiermee bezig zijn. Dat we het gewoon nog goede kant in duur en dat is nog mogelijk want de toekomstbestand. staat niet en er zijn nog niet en er zijn heel veel doem scenario's waar het potentieel heen kan, maar we kunnen het ook wel goed doen en ik heb er wel een hard hoofd in met aandeel houders die al heel veel jaren bijvoorbeeld boven aan grote bedrijven zitten en gewoon bepaalde belangen hebben. En ik heb ooit een cursus gevolg bij de centervoerjumeaaintechnologie. Dat is een initiatief in de vrengde staten die zich heel erg bezig houden eigenlijk na zeg maar dat hele social media fenomeen waar ook eigenlijk heel veel negatieve consequenties waren op mensen en daardoor ook indirekt na wel minder klimaat door de energieboeften, maar wel mensen die heel erg gepest werden of werden uitgesloten etc. Van zij proberen in een soort danktank, maar even een kwot in een van de eerste collais is een ging over het feit dat we zeg maar reptiele hersten nog hebben als mens en dus ook vanuit daar nog met die emoties, dierijke emoties te maken hebben, dan hebben we instellingen, instituties die uit de middl even komen dus die gewoon groot en logg zijn en niet snel bewegen wat soms ook heel goed kan zijn. En dan hebben we dus godlike technology op eent. Dus hoe ga je die drie dingen samen brengen en dat is gewoon heel ingewikkeld. Dus er is niet één antwoord. Ik denk dat we met elkaar open moeten staan voor hoe we dit goed kunnen doen, hoe we dit in positieve baden kunnen leiden. Wat wel natuurlijk goed is is dat we veel meer kennis hebben op dit moment over klimaatverandering en veel meer kennis hebben over hoe we bepaalde dingen niet willen doen, maar het gaat er wel echt om dat leiders en besluitvormers in overheene groot organisatie ze ook echt een goede kant opduben. En daar moeten we voor een deel geld een tijd investeren om te begrijpen hoe het werkt. Als je niet een basis begrip hebt van het technologie hoe kun je dan of antwoordelijke mening vormen. Ja, grote grote verantwoordelijkheid voor internationale politieke leiders. Heb jij een voorbeeld van een groot bedrijven? Ja, die inderdaad lijkt me dat niet twee hand en hand gaan. Heb jij een voorbeeld van een bedrijf dat het eigenlijk al heel goed doet? Dus dat de AI-duurzaamheid laat ik hem maar gewoon een van nieuwe grip voor bedenken. Ja, aanzienlijk heeft er verbeterd. Ja, nou ik heb natuurlijk omdat we in die stack werken. Heb ik ook een beetje gekeken van je ziet dus ook op die verschillende lage in de stack mooi voorbeelden. Dus je hebt ook een Nederlandse bedrijven met een hele coole vrouwlok ondernemer Helena. Dat heet inkoeling en hun quote is van serving een koeling down the planet one server at a time. Dus zij hebben zich gewoon helemaal toegespitst op die servers, de hardware die er nodig is om dit mogelijk te maken gaan wij zo efficiënt mogelijk eerst, zodat het zo min mogelijk energie kost. Dat is een heel mooi voorbeeld waarbij een ondernemer heel duidelijk een focus kieist van dit is mijn stukje in die grote duurzaamheidspuzzel die ik leg. Een ander bedrijf wat je ook ziet omdat we dus in zo'n exploratievaas ons bevinden en heel veel verschillende bedrijven nu hun eigen modellen aan het bouwen zijn. Is dat het lastig is om dan bijvoorbeeld te voldoen aan de EU-AE Act? Dat is een verordeling die recente echt inwerking is getreden. Dus een ander ondernemer die ik ook best wel goed ken die het maarten en die heeft het bedrijf Diploi opgericht en die hebben een Diploi. Dus een deployment omgeving waar de Wallopers hun AI-modellen kunnen diploeren en dan kun je gelijk check of het dus voldoet aan bepaalig giteria en zij vinden het ook heel belangrijk. Zemmen ja een verantwoordelijk AI beleid eigenlijk gescheven en dat in die omgeving als je bijna guard rails ingesteld en als je dus daar binnen jouw producten gaat ontwikkelen en gaat testen dan kun je gelijk check of dat die dingen voldoet en op die manier moeten dus met elkaar samen werken want we kunnen het niet als een organisatie doen. En dit is dan in de modellijgen en dan in heel praktisch. Ik denk wat hele vette voorwilder zijn is bijvoorbeeld ierie-cycling dus dat je gewoon faredis is een bedrijf van je roen en je roen kan ik ook er was ik vorig jaar met een trip voor tech liep en zij hebben gewoon een eigen technologie ontwikkeld die plastic kan analyseren in afval dus zij kunnen gewoon zien in zo'n hele afval hoop wat voor typeplastiker in zit en op die manier kan je ook voor spellen van oké weet je wel dat kunnen we dit mee maken. Dan kunnen we dat mee maken dus het maakt ook heel veel mogelijk maar hoe vet zou het zijn als we allemaal dus i voor onze deurzaamheid initiatief inzetten en dat is ik sowieso het lastig met die getrijd technologie van je kan me paal de ontwikkelingen inzetten voor het klimaat maar ook voor wapenhandel. Ja en dan in dit voorbeeld gebruik je top een manier die daar werkelijk wat aan bijdraagt kost misschien ook wat energie om te gebruiken maar dan kun je volgens mij wel zeggen dat het door het middel heiligt. Ja. In jou onderzoek dat je voor de EU uitvoert heb je er ook over 5 vragen die je zelf kunt stellen om te bepalen hoe je een verstandig en in directe zo'n duurzaamheid AI kunt omgaan. Ja. Kun we daar eens wat op inzoemen? Zeker. Ik had namelijk zelf al geeft mensen iets van mijn moeten een verantwoordelijke mening vormen maar dan is natuurlijk de vervolgvraag hoe doe je dat. Ja. En toen heb ik daar onderzoek naar gedaan inderdaad met leiders in de wedstrap en in het bedrijfsleef om te kijken hoe zij hun verantwoordelijke mening vormen. En stap 1 is dus wel echt een basisbegrip van het technologie dus daar hebben we nu al licht aangeraakt maar weet gewoon de verschillen tussen de belangrijke termen. Voor diep je een beetje in historisch context. Nu moet ze een paar termen die iedereen moet begrijpen als leek. Ja ik heb word er een beetje alert van als mensen het over AI hebben want dan denk ik waar heb jij het over. Dus ga één stap diper op z'n mens en kijk van heb je net over machine learning of heb je het over computer vision of heb je net over het interpreteren van ja taal. Eigenlijk kan je AI wordt nu of kunstmatig intelligentsie wordt net als mensen op eigenlijk onze sensor ontwikkeld. Dus robotics is gewoon het voelen het aanraken. Computer vision is het kijken. Het praten is een large language model dus een taal model. Wat hebben we nog meer? Wat kunnen wij nog meer als mensen zeg maar dus ruiken. Nou daar wordt ook aangewerkt en dus er wordt op al die verschillende niveau aangewerkt en ik denk dat het al heel fijn is als je het besteft van hoe verschil het AI als die zipline van dieplurning en dus generatieve AI en het grootste verschil is eigenlijk de architectuur die daar onderlicht en of kurs wat het nu mogelijk maakt maar je kan ja ik denk dat dat hele fijne begripen zijn als je daar daar je wat invoediept en je kan ook ja ik weet niet of dat dan wel of niet een goede tip is maar je kan ook een goed gesprekje over vooral mensen die chat gpt door gewoon te vragen van wat zijn dan die kern termen waar we al natuurlijk lastig is is als je er geen achtergrond hebt is ja wat is waar en wat is niet waar. Dus kern definities historische context is fijn en dan zou ook maar ook echt even verdiepen in hoe is het getreend want als je beter begrijpt hoe een model getreend is dan kan je vervolgens ook veel beter begrijpen waarom je wel of niet bepaalde keuzes maakt of waarom je wel of niet de oudpoet wil vertrouwen en bedoel je dan die psych wordt gedreend door de chinesen overheid dat er zo hele relant de informatie om te weten nee dan bedoel ik eigenlijk gewoon hoe is bijvoorbeeld z'n gpt getreend dus wat ze hebben gedaan is hebben heel veel informatie van het wep gehaald dat hebben ze doorvertaald in dokens kleine stukjes text en vervolgens zij ze eigenlijk gewoon met de staats statistisch model gaan verspellen van hoe groot is de kans dat een oon aan a komt en hoe groot is de kans dat een oon aan beekend is een woordjes voor spellen ja letten voor spellen exact en dan kom je dus ook achter die dingen als het is getreend om menselijk over te komen er zijn ook andere mensen in het hele proces betrokken die dus die na repelden hebben gezien dus dan kom je wel achter wat meer van de realiteit denk ik en dat gaat je ook weer beter help om een verantwoordelijke mening te vormen en tot slot wat ook wel heel goed helpt is waarom zijn mensen er bang voor om je daar enig sinds in zin te verdiepen bang voor wat precies ja voor de technologie je ziet toegene praktijk vaak wel dat mensen die geen technische achtergrond hebben het vaak wat lastiger vind om de aantal beginnen om dat ze denken voor hun voor het soms wat meer magisch voelt afstandelijke en iets wat je toch niet kunt begrijpen ja net als vroeger op de minderbare school had je gewoon mensen die dan dachten bij voor mullen van om en dan weet je laat maar ik ga gewoon ik ga taal doen of ik dat was ik ja nou en wie jij het eng eigenlijk nee maar ik heb me wel wat je zegt een paar maanden geleden toen ik met deze serie begon toen ik schreef dat laatst ook in een in een link dimpost ik was misschien wel een van de laatste die die zijn maar een logische optie zou zijn om deze serie te gaan maken ik was niet iemand die er al jaren mee bezig was die alles op de voet volg maar ik kan inmiddels na een aantal weken maanden wel zeggen dat dat dat voor ieder een voorst mij te leren is want als ik het kan kunnen nou nu ook wel heel veel mensen het enigst in spegeipen denk ik ja en ik denk dat dat ook essentieel is juft dus niet alles te begrijpen het belangrijkste is je verantwoordelijke mening welvormen is dat je een basis begrip hebt en dat je niet te kunnen programmeren absoluut niet want dat kunnen ook noeg mensen dat kan i tegen worden ook zelf maar ik vind het juist heel fijn dat mensen zoals jij het debat betreden want we liet juist ook mensen zonder technische achtergrond die niet helemaal overheift zijn voor hoe vet het is en hoe snel de ontwikkelingen gaan kijken naar oké maar wat is dan de impact op mensen dus jou en op jou die per werk bijvoorbeeld en blijven ook actief nadenken van wat wil je zelf doen versers wat wil je uit besteden daar hebben we elkaar gewoon voor nodig en Ik denk een ander mooi voorbeeld is, waarom je dus een base begrip moet hebben is, kijk, als jij naar een telefoon kijkt, dan heb je geen idee hoe dat precies werkt, een mobilitele telefoon, maar je gebruikt het zelf. En je weet ook dat als je zavels naar bed wil gaan en je zit er nog heel lang op dat dat lastiger is, dus dat maakt het voor jou mogelijk om een meer van de woordelijke mening te vormen, omdat je het wel gebruikt. Zo is het helemaal niet gebruikt en je kijkt naar een voorwerp dan denk je van, wat moet ik hiermee? Dat is een tip die ik ooit krijg van Elie de Jong en zij doet een PhD in response for innovation. Dus de stap één is gewoon niet basiskennis en dat is contextuele kennis, zou ik willen zeggen en wat definities. Daar nog ga je wel over op, wat is de impact ervan? Dus ga kijken wat de impact is op jou, maar ook op je team en dus op jou, brederom geving en ik denk. Maar hoe meet je dat? En hoe weet je dat? Ik wil als ik een vraagstel en chatgipet die krijg ik een antwoord, misschien is dat ik nog een keer een vraag, misschien kan de impact zijn dat ik wat met dat antwoord doe, dat ik er een draaiboek voor een podcast mee vorm geef of dat ik er een zit klaasgedicht meesrijf. Waar ik dat zelf heb ondervolgende geval is, ik ben ook spreker en ik schrijf veel teksten en als ik dan bepaalde tekst op linkt insrijf, soms gebruik ik dat gewoon als middel om te laten zien wat ik doe, maar dan heb ik geen zin om daar heel hard over na te denken. Dus dan denk ik na, ik vind die drie hele belangrijke elementen en dan vraag ik gewoon of die kortstukje was schrijf voor klinkt in. Ik zie linkt in als een ja, het is ook een soort vag, middel eigenlijk om wel te laten zien wat je doet, maar de konden het is zo vluchtig. Dus daar denk ik van nou, dat zijn dingen in mijn week die je kan uitbesteden aan AI. Maar andere dingen zoals echt onderzoek doen, daar heb ik echt voor nodig dat ik goed naarningd over wat wil ik bereiken met mijn onderzoek en welke vragen wil ik stellen in een interview en dat wil ik helemaal niet uitbesteden. Dus op die manier kijk ik gewoon van, ok waar heeft het zin, waar heeft het geen zin, wat zijn een soort van quick wins die mij wel veel tijd schelen en dat kan echt op allerlei manieren in het schrijven van emails in het schrijven van teksten. En ik denk dat er weer over moeten waken dat we goed cureren waar we het dus wel we niet gebruiken. En dat je ook heel bewust kieist zelf wat je dus wel of niet wil laten vervangen. En wat ik nu veel zingen weeren in organisaties is dat ze eigenlijk meteen overgaan naar oké wel cultuurseinder. Ja, zonder na te denken van wat ga ik het eigenlijk voor gebruiken. En hoe fijn als je eerst met elkaar even een goed gesprek voert en even de tijd neemt om die mening te vormen en ook met elkaar regels opstelt van dat doe ik ook in die colletsen aan het eindvaken en dan zie je gewoon dat in dit geval was dat haar era maar ik heb dat ook om het te genoten gedaan. Maar binnen haar era was het van wij willen er ver zorgen dat als we net gebruiken een vakature tekst hadden nog eens nagelees door mens. We willen dat er nooit iemand wordt ontslagen door een bot. Zeg maar als je dat van te voeren met elkaar afspreekt dan heeft iedereen een beetje dezelfde kant op en dan kan je daar binnen nog wel experimenteren. Maar dan heb je wel binnerie gekoond dat je wordt ingaald door de realiteit. Heb jij een soort grouwde regel, een vuist regel waarbij jij zegt daar wil ik AI per definitie niet voor gebruiken? Want ik kan voorstellen linkt in, bericht, schrijven ja het kost ons best of veel tijd. Als je een beetje precies bent zoals ik misschien jij ook wel dat je ook woord aan het wegen bent en na veel te lang mee bezig bent als je kijkt naar de impact die iedereen mee kan maken. Het is heel vluchtig hierzijd al. Maar tegelijkertijd je treint wel je kritisch denk van mogen en het is zo goed om heel lang over een tekst na te denken. Je moet er niet in door slaan, het kan je ook wel wat brengen zoals je tevoren de keer sneller en beter kunt doen. Zeker. En ik denk ook dat het soms heel goed is om iets op te schrijven en even tijd over eentelaten gaan we er dan nog een keer naar te kijken. En ik denk we moeten vooral niet denken dat AI onze problemen gaat oplossen of het klimaatproblem gaat oplossen. Ik denk ook dat het de enige manier waar Nierider pas echt waarde aan hebt is dat je al meerdere jaren werkervaring hebt. Ik heb bijvoorbeeld meerdere jaren als het ratige gekoelseultend gewerkt. Nou Lerje ook hoe doe je markt onderzoek weet je wel. En nu weet ik gewoon wat belangrijk een vraag is om te stellen dus nu kan ik goed promten. Maar ik werk ook samen met mensen die wat minder lang werken. En dan ja als je hun zo'n toegeeft dan denk je zo'n ja wat moedt ik er mee. En ik kreeg laatst ook een verslag van een stijger en toen nacht ik oké dit zijn echt heel interessant te worden en die heb jij nog nooit gebruikt. Je hebt het wel. Ja het was heel lastig dus voor hen is het dan weer lastig om te beoordelen of die oudpoet bij hen past en dat is wel iets waar we wakzame moeten zijn. Ja dat is een belangrijk is keel dus dat je dat in de toekomst kunt. Dat is een heel belangrijk is keel en ik denk dat dat ook een heel mooi hoe zeg je dat het moeder aan is dat we dus juist hoe oud of jong je bent we moeten dus met elkaar samenwerken want je ziet dat jongere mensen vaak wat makkelijker een toel adopteren. Maar als jij al 20 30 jaar ervaring hebt in een industrie dan weet je wel heel veel over die industrie en dan kan je ook heel goed beoordelen of de oudpoet wel klopt. Dus op die beneer moeten we met elkaar samenwerken. En het doet me denken aan wat een iedere podcast ga zij. Noelle Sicilia die vertelde mij je moet e-a eigenlijk alleen maar in zetten bijvoorbeeld. JetGPT voor zaken waar je zelf eigenlijk al heel veel verstand van hebt want dan kun je de oudpoet beter controleren als ik iets over naar wat net over wiskundige formulissen voor over kwam te mechanicaa graag vragen. Ja dan slik ik alles voor zoet te koek want ik heb echt geen vloeidee. Deel je die opvallting dat je bij je eigen expertise gebied moet blijven dat je ervaring moet hebben in waar je proms over invoert eigenlijk. Ja en ik denk dat het een beetje gaat om hoe die je wil gaan inderdaad als je iets wil verkennen dan kan je wel gewoon een grappig leukersprek voeren. Maar als je het echt voor je werken wil zetten dan moet het wel kloppen en dan heb je met klanten te maken of weet ik het wat grote betaalde contracten dan wil je geen bullshit verkopen in principe. Dus dan ben ik het zeker heel erg met haar eind. Ja ik ken het verhaal van de advocaat die JetGPT gebruikte bij zijn Pleidoy en daarin onjuiste informatie gebruikte. Laat we daar ver van blijven. Zullen we een tool gaan bespreken. Ik weet natuurlijk welke jaar gaat inbrengen. Je hebt er wel een keer geïntroduceerd zonder de naam te noemen deze podcast. Daarvoor wil ik even stil staan bij de tool die mij vorige gast Erik van Hal inbracht dat was data butten en ik hoop niet dat Erik nu gekwetsvoelt maar ik wil hem even kort houden. Dit ging mij echt nog even boven de bet. Ken jij data butten? Nee. Dat is een tool waar je dus ik heb tussen aan aan teken ze opgeschreven eenvoudig ebse mee kunt bouwen. Oké. Nou dat was voor mij nog even niet weggelegd maar ik pakkeer deze even voor later. Wel echt als ik wat verder ben in de AI-rijs dan ga ik dit misschien nog nog wel leuk vinden. Maar ik wam er niet uit dus dat hou ik voor nu even kort. Jouw tool. Daar ben ik nu naar. Ja. Wat ik nog wel kan doen met die data butten is dat je natuurlijk kooppijlen het of weet ik het wel het een of andere wat je tegenwoordig kan laten doen is dat dat ze mee kijken. Ja. De een eitool ondersteund bij het begrijpen van andere. Ja. Dus dan heb je een agent die je ondersteund. Dus dan kun je gewoon letterlijk eerst in tek zeggen van ik wil dit in dat bereiken in deze tool. Ja. En dan kijken ze mee en zo draai jij je fout maakt zeggen ze stop je maakt de fout. Je moet zo doen. Dus dat staan één kant vet en aan andere kant creepy want dan denk je wat ze hier zal bouwt. Maar mijn tool ook geziet natuurlijk het focus van de podcast is climate GPT. Dus ik denk dat we inmiddels wel bekend zijn met het feit dat er meerdere taalmodellen zijn dus Jet GPT die is op het open web getreens. Ja. Dan is er ook klad C-L-A-U-D-E en dat is er één je waarin ze al heel erg gewerkt hebben. En dat is een heel erg vermoedigde deel. Dus als jij vraagt je hebt daarover dan kan je dat aan deze toel stellen. En dan krijg je ook de brondvermelding erbij. Dus dat is gewoon heel fijn als jij wil kijken in jouw specifiek industry want we zullen luisteraars het allerzortindustrie hebben. Maar dan kun je gewoon veel gerichter vragen van "he, wat is de klimaat impact?" Op dit moment bijvoorbeeld in mijn industry. Hoe gaan we dat veranderen met AI en hoe kan ik daar naar kijken? Dus die manier. Ik had eigenlijk de voorbereiding op deze podcast had ik niet perplexen die moeten gebruiken maar maar climate, climate-GPT. Ja en dan had je ook kunnen vragen wat eigenlijk de impact is, inderdaad op het klimaat van die vragen. Maar daar heb je allemaal waardevolle inzichten dus ik dacht leuk om er een paar te noemen. Nou ja wat we net ook kort zijn in mijn image generation dus het genereren van beelden. Dat is het dat kost het meeste energie. Het kost 60 keer meer energie dan het genereren van tekst. Dus dat is gewoon anzienlijk meer. Je hebt een halve batterij van het telefoon nodig om één afbeelding te genereren. De zoveel energie kost het. Dit spreek dan meer tot de verbeelding dan die eerder voorbeeld. Ja dat begrijp ik en dat zijn dus verschillende onderzoeken en dat maakt het ook lastig om er één uitspraken over te doen want je wil eigenlijk inzoemen op één type A e2 passing en dan kijken hoe je het misschien van elkaar kunt afzetten. Maar in dit geval is het dan dus ja dat het genereren kost dus sowieso meer tijd. Nou ik denk dat dat een concrete voorbeeld is verder. JetGPT3. Dus we zijn nu alweer stukje verder maar onderzoek loopt altijd net een beetje achter. Ze zeggen drinkt tussen de aalaningsstekens 500 militer water voor elke 10 tot 50 antwoorden. Dus als jij interview de wil hier bewus mee om wil gaan zorg dat je zo min mogelijk promtzoef te stellen en hoe kan je dat doen door van tevoren goed na te denken over wat je wil bereiken. En dat is eigenlijk gewoon werkervaring op doen en dan wordt je tjeurlijk steeds scherper dan kun je makkelijk tot een doel komen. En dat kun je dan ook gaan toepassen in hoe je met die tools werkt. Dus een kortere gesprekken voeren en van tevoren beter je je eigen denkwerk doen. Ja. Dat is een belangrijke. Ja en ja eigenlijk willen we gewoon dat dat bewus zijn en dat denkwerk op elke niveau natuurlijk gebeurt. Dus of je nou een individuele gebruiker bent in een organisatie of een leider of besluit formaat boven in de boon en dat je dat bewus zijn bij iedereen inbrengt. Dat is gewoon heel waardevol. Ja. De vorige podcast gast Erik van Halzen namen die werd al een keer genoemd net bij de tool rubriek. Die had ook een gast voor jou. En ik denk dat het leuk is om het antwoord van jou op die vraag gaan ze ook naar de vraag luisteren. Om daarin ook de skills rubriek te combineren. Ik heb je van tevoren ook gevraagd om een menselijke waardeheid met te nemen als het ware iets waarvan je denkt dat gaat heel erg belangrijk worden in de toekomst. Toen noemt jij je moed en nieuwsgijerigheid. We hebben niet of je dat in je antwoord kunt verpakken, maar we gaan eerst het luisteren naar de vraag. Ja, Maxie, op linkt in geef je aan dat het jouw missie is om te veranderen hoe we omgaan met opkomen de technologie. En om leiders te empouwen om etiesleiding te geven. Dan kun je ons meenemen naar het moment of gebeurten is waarop je echt wakker werd gescheurd over de klimaatinpekt van AI. Hoe heeft dat jouw manier van denken en werken veranderd? Welke rol zie je wegelegd voor leiders? Zowel in het bedrijfslevelse in de overheid de EU steeds meer werk maakt van AI-regulering. Leuk een vraag. Ik heb er even goed overnage dag. En ik denk dat voor mij het moment niet alleen zich vrouwt tot AI, maar meer tot de impact van technologie op de maatschappij. Dus een aantal jaar geleden toen ik nog bij een groot Amerikaanse kantorwerk te. En voor een heel groot energiebedrijf. Een klus aan het doen was waarbij we echt kijken van hoe kan nieuwe technologie, zoals blokt ons in NIE, de transitie helpen voor snel. Toen ben ik er achter gekomen aan 6 weken heel hard te werken en heel veel energie er in te stoppen. Hard werken tussen aanhalingstekensie ik even. Echt heel hard werken in de zin van wat is hard werken. Je werkt hard met je hersen en je schatriceltor moet je veel uur maken. Alleen wel doe je nou even. Je bent wel echt hard bezig alleen dan vraag je gewoon af wat is echt de impact ervan. En daarom deed ik aanhalingstekens. Ik heb ontzettend veel uur gemaakt dus daar zal het niet aan wachten. Maar toen waren we zeg maar in het. Je doet een onderzoek en je kijkt nou wat is die technologie en hoe kan hij de energie transitie helpen voor snel voor een groot klant. En wat mij echt verbazen toen was dat grote bedrijf vooral heel blij was om beter te begrijpen hoe het kon. Welke start-ups in het keer op zetten aan het doen waren. Maar vervolgens zelf meer zo iets had van wij zijn toch een conservatief bedrijf. Dus we gaan vooral nu weten wat in de march speelt. Zo lang mogelijk nog op onze oude manier het geld verdienen. En dat was voor mij moment dat ik dacht ik heb helemaal geen zin om zoveel tijd in energie erin te stoppen. Ik zie in mijn onderzoek en in de praktijk wat dus de negatieve kan te zijn. Ze hebben op mens en als klimaat en dat is voor mij een reden geweest om te ontslag te nemen. En daarna heb ik ook echt gekeken van wat kan ik dan wel doen. En toen dacht ik, ik moet meer onderzoek doen, beter begrijpen wat die impact is. En vervolgens kijk hoe ik leiders besluit vormers van of deze organisatie zove andere groot organisaties. Heel misschien een heel klein beetje een goede kant op kan doen. Dus ik zou toen ook eerst een PhD gaan doen. Als ik niet doorgegaan, maar toen ben ik later via de EU-substedi wel in het onderzoeksveld gekomen. En voor mij is dit wel echt een manier geweest dat ik denk, oké. Ik probeer niet gewoon iets te doen. Ik heb dan de moed gehad om daar weg te gaan. En dat was nie per se natuurlijk een heel makkelijk besluit. Maar aan de andere kant, als je in Nederland woont, en je hebt gewoon een goede opleiding gedaan. En als je een vrouw bent in tech heb je misschien nog meer kansen. Maar als een man ook, zeg maar, de meest gevraagde skill de komende periode. Dus het WF is tech-literacy, de Eilidoreacy. Dus als je hier gaat verdiepen en dan op een positieve manier een invloed zou willen hebben. Dan denk ik wel dat dat heel waardevol is. En dat was voor mij wel het moment dat ik dacht ik ga veranderen en verschijven. Dus je had die context ook al nodig om die moed te durven tonen? Ja, nou ja, voor mij ben ik heel erg gedreven door informatie. Ik geloof wel nog steeds dat het belangrijk is om niet super snel maar te geloven wat je ziet. En er echt even goed over na te denken. Dus daarom vind ik onderzoek doen ook fijn. Ik ben oneindig nieuwsgerig bij ook nieuw ding wat ik ontdek. Ik denk, oké, maar hoe zit het dan hier of daarmee? En dat in combinatie denk ik met de soort rechtwaardigheidsgevoel. Dan denk ik ja, hallo. Al die grote bedrijven verdienen al zo veel geld. Hoe zo moet je zo nog meer geld verdienen nu met deze technologie? Volgens mij kunnen we beter met elkaar een andere soort momenten in gang brengen. En dat is met elkaar niet per se voor dat soort organisatie. Ze doen mids zelf de ballen hebben om die aandeel houders ook gewoon een andere kant op te laten bewegen. En als ik hem even wat meer betrek op de podcast serie, die zegt in direct voor ons maar ook. Toon moet om de goeie kanten van AI te om armen, om daar mee te leren werken. Dan is er ook echt een wereld te ontdekken voor je. Ja, want ik denk wat misschien niet altijd gezien wordt. Is AI wordt als een soort beest gezien of als een soort iets waar we iets mee moeten. Maar het is een uitvergroting van de mensen. Het is aange inspireren te ponzersten. En B, het is allemaal gebaseerd op data die wij als mensen verzameld hebben. Dus onze blik op de wereld is daarnetvergroote die zit daarin. Dus een van de grootste risico's als die gaat verkennen in een organisatie is dat je er achter komt. Op mensen denken dat een tool meer opieaktief is dan een ander persoon. Dat is niet zo, want die tool is gemaakt door mensen. Dus we hebben juist mensen nodig ook zonder technische achtergrond die aan het begin staan van het ontwikkelen van een model of aan het implementeren van een model. En die dus juist ervoor kunnen zorgen dat het op een goede manier gebeurt. Dus als jij begraam me met het klimaat of begraam me met mensen rechten zorgen voor dat je hierin verdiept en dat het dus door goede kant op bewegen. Mooie antwoord op de vraag denk ik, waar je ook gelijk mee vertelt over moet als menselijke waardigheid. Ik wil jou tot slot, want we zijn er weer aan het einde gekomen. Vragen om ook een doorgeef vragen te formuleren. Normaal gesproken leg je dan uit wie de volgende gast is. We hebben heel even kort een opname stop niet gedured, te komen nog meer afleveringen. Maar het is nog niet bekend wie de volgende gast is op moment van opname. Dus je mag hem heel algemeen insteken. Ben benieuwd waar je meer komt. Oké, nou ja, wat ik dus gewoon denk, ik zie iedereen als leider of besluitformer van in ieder geval je eigen leven en de impact die jij kan maken op jou om geving. Ik denk dat AI echt op bijna iedereen een impact gaat hebben. Dus ik zou heel erg aan de volgende willen vragen waar wil jij dat AI voor jou werk of taken vervand. En hoe ga je er vervolgens verzorgen dat je dit ook in jouw team of organisatie aan de man gaat brengen? Staat genoeteerd voor wie die personen ook mag zijn, maar dat voort. Dan rest mij alleen nog meer uit te bedanken. Ik vond het een leuk gesprek. Ik heb echt weer onwijs veel geleerd. Dit is een kant van AI die ik nog niet heel veel belicht heb. Viel me op dat wel veel andere iedere gast het wel hadden over de klimaat impact. Vooral bij die vraag waar ze je tegenop, dan werd dit toch vaak benoen. Dus ik ben blij dat we het ook een keer vanuit jouw expertise hebben kunnen behandelen. En ik hoop dat mensen er veel aan hebben. Zeker ja, ik denk dus naast het vormen van je mening en het onderzoeken wat de impact is, is dus ook dat het een keer mindset heel belangrijk. Het is voor heel veel mensen nieuw. Dus nu laat het met moed in uw schierigheid en een explitie mindset waarbij je wel kijkt van "Hé, wat zijn die juiste tools die ik kan gebruiken om dit concreter te maken?" Kunnen we hiervan als we met elkaar die juiste kansen bewegen, hopelijk, nee niet hopelijk, dan gaan we die impact gewoon verlagen op het klimaat. Dankjewel Maxime. -Gegraagd. -Lukt het je er was. Meer luisteren, check op businesswise.nl *Ding*