Deze AI-tools maken leren (weer) leuk
PLUS: OpenAI's schokkende AI-voorspelling, robot verkoopt miljoenenkunst en Nederlandse AI-start-up democratiseert gaming
De AI-wereld ontwikkelt zich razendsnel, en wij, de makers van de podcast Poki, houden je op de hoogte. Twee keer per week de nieuwste AI-ontwikkelingen, tools, use cases en onderzoek.
🗞️ Het belangrijkste nieuws
2025: het jaar van AI zo slim als een mens? OpenAI’s gewaagde voorspelling
Het was een ogenschijnlijk ontspannen moment in de Y Combinator-podcast. Presentator Garry Tan vroeg OpenAI-topman Sam Altman waar hij het meest naar uitkijkt in 2025. Zijn antwoord? De geboorte van zijn kind én de komst van AGI - kunstmatige intelligentie zo slim als een mens. Die laatste voorspelling, zo doodleuk uitgesproken tussen neus en lippen door, zette de AI-wereld in vuur en vlam.
Het is een uitspraak die experts, onderzoekers en critici in twee kampen verdeelt. Ondertussen worstelen bedrijven met een veel fundamenteler probleem: hoe meet je eigenlijk de explosieve groei van AI-systemen?
Altmans gedurfde voorspelling
‘We weten nu wat we moeten doen,’ vertelde Altman tijdens de podcast. De afgelopen dagen deed hij nog meer opzienbarende uitspraken: hij spreekt over een ‘adembenemend onderzoeksresultaat’ dat hij nog niet kan delen, en hint zelfs op de mogelijkheid om ‘alle natuurkunde op te lossen’ met AI.
Tegenslag of misverstand?
Direct na Altmans uitspraken publiceerde The Information een artikel dat de euforie leek te temperen. OpenAI’s nieuwste model, codenaam Orion, zou volgens een insider minder vooruitgang boeken dan gehoopt. Bij programmeerwerk presteert het nieuwe model niet eens consequent beter dan zijn voorgangers. Het bedrijf zou zelfs een speciaal team hebben opgericht om dit probleem aan te pakken.
Kritiek op de kritiek
De reacties op dit bericht laten een radicaal ander geluid horen. ‘Dit artikel schetst precies het tegenovergestelde beeld van wat mensen binnen de grote AI-labs ervaren,’ schrijft techondernemer Dan Shipper. Een kritiek die weerklank vindt bij xAI-medewerker Hieu Pham: ‘Beweren dat de AI-ontwikkeling vertraagt, is als zeggen dat de wet van Moore niet meer geldt - iedereen zegt het, maar bedrijven vinden altijd nieuwe wegen vooruit.’
De stem van binnenuit
Vooral de reactie van OpenAI-onderzoeker Noam Brown trekt de aandacht. ‘Sommigen denken dat Sam alleen maar hypes creëert, maar zijn uitspraken komen overeen met wat de meeste OpenAI-onderzoekers op de werkvloer ervaren,’ schrijft hij. Een zeldzaam inkijkje in het sentiment binnen het bedrijf zelf.
Het echte probleem: verouderde meetmethoden
Ondertussen worstelen techbedrijven met een onverwacht probleem: de bestaande testmethoden kunnen de vooruitgang niet meer bijhouden. De huidige benchmarks, ooit ontworpen om AI-capaciteiten te meten, zijn te simpel geworden. Moderne systemen scoren er bijna perfect op.
Dit dwingt grote spelers als Microsoft, Meta en Anthropic tot actie. ‘We lopen tegen de grenzen aan van onze meetmethoden,’ erkent Ahmad Al-Dahle, hoofd Generatieve AI bij Meta. ‘De ontwikkelingen gaan sneller dan we kunnen meten.’
De meetparadox
Zo ontstaat er een fascinerende paradox: terwijl critici twijfelen aan de vooruitgang, zijn de testmethoden niet meer toereikend omdat AI te snel evolueert. Het doet denken aan een raket die sneller gaat dan de radar kan registreren.
Jack Clark, medeoprichter van Anthropic, vat de situatie treffend samen in een reactie op AI-sceptici: ‘Jullie zeggen dat deze systemen dom zijn? Mensen maken nu wiskundetests die het equivalent zijn van basketbalevaluaties ontworpen door NBA All-Stars - omdat de systemen zo goed zijn geworden in basketbal dat geen enkele andere test het langer dan zes maanden uithoudt voordat hij wordt verpletterd.’
De databarrière
Een cruciale uitdaging ligt in de beschikbaarheid van trainingsdata. Neem de nieuwe FrontierMath-benchmark, waarbij de beste AI-modellen slechts 1 à 2 procent van de problemen oplossen. De beroemde wiskundige Terence Tao wijst op een fundamenteel probleem: er is maar een handvol papers die de benodigde denktechnieken bevatten. ‘Wiskundig onderzoek kost jaren van ontwikkeling,’ zegt hij. ‘Dat is bijna onmogelijk te vangen in een benchmark.’
Natuurlijk is wiskunde niet alles - AGI zou kunnen arriveren nog voordat AI complexe wiskundige problemen kan oplossen. Maar de uitdagingen in de wiskunde zijn vergelijkbaar met die in andere domeinen. De kernvraag is: kunnen bedrijven als OpenAI toegang krijgen tot die zeldzame papers die de cruciale denkstappen bevatten? En belangrijker nog: kunnen hun modellen die essentiële inzichten destilleren uit de triljoenen woorden trainingsdata?
OpenAI’s nieuwste modellen suggereren dat dit mogelijk is, maar het blijft een immense uitdaging. De waarheid ligt dus ergens in het midden, en zelfs OpenAI weet niet precies waar. Een van de hoofdonderzoekers achter hun nieuwste modellen voorspelt dat de explosieve vooruitgang nog ‘zeker een tot twee jaar’ doorgaat - maar ook zij tasten in het duister over wat daarna komt.
Waarom is dit belangrijk?
We bevinden ons in een fascinerende tussenfase. Niet zo optimistisch als Altmans voorspelling van AGI in 2025, maar ook niet zo pessimistisch als de verhalen over stagnatie suggereren. De realiteit is complexer en genuanceerder.
De mogelijke impact reikt verder dan alleen OpenAI of de techindustrie. Als AI-systemen inderdaad zo snel evolueren dat we nieuwe meetmethoden nodig hebben, staan we mogelijk aan de vooravond van een nieuw tijdperk. Een waarin we niet alleen anders moeten gaan denken over kunstmatige intelligentie, maar ook over ménselijke intelligentie en hoe we die definiëren.
Voor bedrijven betekent dit een race om nieuwe evaluatiemethoden te ontwikkelen. Voor onderzoekers een uitdaging om nieuwe benchmarks te creëren. En voor de maatschappij als geheel: de noodzaak om na te denken over hoe we omgaan met systemen die mogelijk al in 2025 menselijk niveau bereiken.
Of Altman gelijk krijgt met zijn voorspelling valt nog te bezien. Maar één conclusie dringt zich op: de discussie over wanneer AGI arriveert, wordt overschaduwd door een fundamentelere vraag: hoe herkennen we AGI als ze eenmaal hier is?
PS Wie chat.com intikt, belandt sinds kort bij ChatGPT. OpenAI kocht het domein - geregistreerd in 1996, toen ‘chatten’ nog betekende dat je fysiek met iemand sprak - voor een niet nader genoemd bedrag. Wel bekend: de vorige eigenaar verkocht het voor 15,5 miljoen dollar. Een koopje natuurlijk, voor een bedrijf dat volgend jaar de menselijke intelligentie denkt te evenaren.
AI-robot verkoopt schilderij voor 1,1 miljoen dollar
De veiling bij Sotheby’s begon bescheiden, met een startbedrag tussen de 120.000 en 180.000 dollar. Maar na 27 biedingen viel de hamer bij een verbluffende 1,1 miljoen dollar. Een anonieme Amerikaanse verzamelaar mag zich nu de eigenaar noemen van een kunstwerk dat niet door mensenhanden is gemaakt, maar door Ai-Da - een humanoïde robot vernoemd naar Ada Lovelace, de eerste computerprogrammeur ooit.
Het verhaal achter het kunstwerk
Het begon met een VN-conferentie over kunstmatige intelligentie. Ai-Da stelde voor om Alan Turing te portretteren: de iconische wiskundige die al in de jaren vijftig het potentieel van AI voorspelde. De robot analyseerde een foto van Turing, maakte daarvan vijftien verschillende interpretaties en combineerde de beste drie met een afbeelding van Turings beroemde Bombe-machine, waarmee hij de Enigma-code van nazi-Duitsland kraakte.
Meer dan alleen een kunstproject
‘Dit gaat over het overdragen van agency aan machines,’ zegt Aidan Meller, de voormalige galeriehouder die Ai-Da ontwikkelde met een team van dertig mensen. ‘Het kunstwerk zegt iets over een tijdperk waarin we algoritmes laten beslissen over onze partners, banen en zelfs welke baby’s we willen.’
Waarom is dit belangrijk?
Deze miljoenendeal schudt de kunstwereld wakker. Een fysieke robot die kunst maakt én verkoopt - dat hebben we nog niet eerder gezien. Het dwingt ons na te denken over de essentie van creativiteit. Want als een robot met wat algoritmes en een schilderarm zo’n bedrag kan binnenslepen, wat zegt dat dan over onze eigen artistieke expressie? Misschien nog belangrijker: hoe zorgen we ervoor dat mensen en machines samen kunst maken, in plaats van tegen elkaar op te boksen?
Van verhaal naar videogame: hoe AI het gamelandschap democratiseert
Hoe deze start-up schrijvers zonder programmeerkennis hun eigen games laat maken
Deze week duiken Alexander en Wietse in het creativiteitsvraagstuk rondom AI met een bijzondere gast: Robert Gaal, oprichter van Vesper. En de timing kon niet beter: nu de discussie over AI en creatieve beroepen op haar hoogtepunt is, laat deze Nederlandse ondernemer zien dat kunstmatige intelligentie creatievelingen juist nieuwe mogelijkheden kan bieden.
Want ja, zoals je hierboven las, de zorgen zijn er. In de huidige AI-hype gaat veel aandacht uit naar wat er verdwijnt: banen die overbodig kunnen worden, creatieve beroepen die onder druk komen te staan. Maar er is ook een andere kant van het verhaal. Gaal bewijst met zijn start-up Vesper dat AI ook kan fungeren als een springplank voor creativiteit: zijn team ontwikkelde een revolutionaire tool waarmee verhalenvertellers zonder technische kennis hun eigen videogames kunnen maken.
Van droom naar werkelijkheid
Beeld je in: je hebt een prachtig verhaal geschreven en wilt dat je lezers er niet alleen over kunnen lezen, maar het ook kunnen beleven. Tot nu toe was dat een onmogelijke droom – tenzij je een team van honderden ontwikkelaars en miljoenen euro’s tot je beschikking had. Vesper verandert dat speelveld compleet.
‘Met Vesper zorgen we ervoor dat iedereen een videogame kan maken, simpelweg door het schrijven van een verhaal,’ legt Gaal uit. ‘Op basis van dat verhaal vertalen wij de tekst naar een 3D-wereld met karakters en locaties die perfect passen bij de verhaallijn.’
Hoe werkt het?
Het proces is verrassend eenvoudig: Schrijvers werken in een tekstverwerker die lijkt op Google Docs. Ze beschrijven hun verhaal, de personages en de omgeving. De AI-technologie van Vesper, aangedreven door Anthropics Claude, vertaalt deze beschrijvingen vervolgens naar een speelbare 3D-wereld.
‘Een schrijver kan bijvoorbeeld aangeven: “Ik wil een bergdorpje met sneeuw”,’ vertelt Gaal. ‘Onze AI begrijpt dan dat er bijvoorbeeld geen open water moet zijn omdat alles bevroren is, en plaatst automatisch de juiste gebouwen en elementen die je in zo’n dorpje zou verwachten.’
Meer dan alleen technologie
Wat Vesper bijzonder maakt, is niet alleen de technologie, maar ook de filosofie erachter. In tegenstelling tot veel andere AI-start-ups willen ze menselijke creativiteit niet vervangen, maar juist versterken. ‘Mijn baan is het voeden van creativiteit,’ benadrukt Gaal. ‘We willen schrijvers een nieuw medium geven dat ze eerst niet hadden.’
De resultaten zijn indrukwekkend: de gegenereerde games zien eruit als professionele Nintendo-titels, met een stijl die doet denken aan bekende games als The Legend of Zelda. Een complete game maken kost nu nog ongeveer een maand, maar het team werkt eraan om dit terug te brengen tot één dag.
Democratisering van gamedesign
Vespers visie reikt verder dan alleen entertainment. ‘Het medium van videogames moet compleet toegankelijk worden voor iedereen,’ stelt Gaal. ‘Het zou jammer zijn als gamedesign alleen wordt overgelaten aan grote studio’s. Dat is bij geen enkel ander medium zo.’
De mogelijkheden zijn eindeloos: van persoonlijke verhalen en educatieve content tot journalistieke projecten. ‘Het kan een cadeautje zijn voor je verjaardag, gemaakt door een vriend,’ speculeert Gaal. ‘Maar het kan ook een belangrijke boodschap overbrengen, zoals een van onze makers die haar ervaringen met racisme in een game verwerkt.’
De toekomst van storytelling
Bij de lancering in 2025 zal Vesper eerst tien volledig gegenereerde games uitbrengen. Daarna volgen er maandelijks nieuwe titels, met als uiteindelijk doel het platform open te stellen voor iedereen die verhalen wil vertellen in gamevorm.
Het project laat zien hoe AI niet alleen bestaande processen kan automatiseren, maar ook mogelijkheden kan creëren die voorheen onbereikbaar waren. Het democratiseert een complex medium en stelt creators in staat hun verhalen op een compleet nieuwe manier te vertellen.
Ontgrendel de kracht van AI in je werk en je leven:
Upgrade naar ons betaalde abonnement en ontvang 2x per week game-changing AI-tools en tips.
Vandaag:
Maak eindelijk een einde aan urenlang stampen met deze AI-studiehulp die zich aanpast aan jouw leerstijl.
Ontdek de handige tool die complexe vraagstukken niet alleen oplost, maar je deze ook leert begrijpen.
Ga mee op een AI-gedreven ontdekkingsreis die complexe leerstof omzet in heldere, persoonlijke leerpaden.
🛠️ AI Toolkit+
Van stampen naar ontdekken: drie AI-tools die leren weer leuk maken
Het Nederlandse onderwijssysteem kraakt in zijn voegen. Uit het rapport ‘De Staat van het Onderwijs 2024’ blijkt dat ruim 20 procent van de scholen het predicaat ‘onvoldoende’ krijgt. Tel daarbij op de grote verschillen tussen scholen in taal- en rekenvaardigheden en het nijpende personeelstekort, en je ziet: er is ruimte voor verbetering.
Deze trieste cijfers doen denken aan wat de legendarische ondernemer en essayist Paul Graham schreef over ons onderwijssysteem. We vertellen kinderen, merkte hij op, dat de weg naar succes via school loopt, in plaats van via hun natuurlijke nieuwsgierigheid en doe-drang. ‘Het is triest,’ schrijft hij, ‘om te zien hoe scholieren hun boomhutten verruilen voor klaslokalen waar ze braaf Darwin en Newton uit hun hoofd leren voor een examen – terwijl juist Darwin en Newton groot werden door hun ongeremde nieuwsgierigheid, meer verwant aan het bouwen van boomhutten dan aan het maken van examens.’
Maar er gloort hoop aan de horizon. En die hoop komt uit onverwachte hoek: AI. Vergeet het clichébeeld van studenten die ChatGPT hun essays laten schrijven. De nieuwe generatie AI-tools helpt je juist om béter te leren, niet om onder het leren uit te komen. Ze helpen je die natuurlijke nieuwsgierigheid terug te vinden.
En dat is geen toekomstmuziek. Nu al houdt 86 procent van de scholieren en studenten zich actief bezig met AI. Ze gebruiken het als persoonlijke onderzoeksassistent, om sneller op gang te komen bij schrijfopdrachten en om effectiever te studeren. Het resultaat? Onderwijsinstellingen die AI slim inzetten, zien het slagingspercentage met 15 tot 25 procent stijgen. En met de explosieve groei van AI in het onderwijs (de voorspelling is 20 miljard dollar in 2027) zullen deze tools alleen maar krachtiger worden.
Deze week duiken we in drie tools die het verschil maken in de praktijk. Tools die je helpen je natuurlijke nieuwsgierigheid terug te vinden. Of je nu een student bent die vastloopt bij een vak, een docent die naar manieren zoekt om leerlingen te motiveren of een ouder van een kind dat wat extra hulp kan gebruiken – deze tools kunnen van het leerproces weer maken wat het zou moeten zijn: een avontuur van ontdekking.
Keep reading with a 7-day free trial
Subscribe to AI Report to keep reading this post and get 7 days of free access to the full post archives.