De AI Gids
Van LMM naar LMM – Een reis door de AI-revolutie (27-10-25)
Door Mark Kleiter
studiohonderd22.nl
📚 Inhoudsopgave
🤖 Deel 1: De Opkomst van AGI en de Toekomstvisie
Luidt superintelligentie het einde in?
🏛️ Deel 2: AI en de Overheid
Citrix: uitdagingen en AI-ontwikkelingen
AI als kernproces voor de overheid
Gemeente Enschede en AI-systeem MAAT
💼 Deel 3: Praktische Toepassingen van AI
🤝 Deel 4: Agentic AI en Autonome Systemen
De nieuwe AI-aangedreven webbrowser van OpenAI
🧬 Deel 5: De Mens in het AI-tijdperk
🔒 Deel 6: AI, Veiligheid en Ethiek
🌐 Deel 7: De Technologische Ruggegraat van AI
Deel 1: De Opkomst van AGI en de Toekomstvisie
Samenvatting
Dit hoofdstuk duikt in de kern van Artificial General Intelligence en belicht de belangrijkste ontwikkelingen. We verkennen hoe AI de analyse van financiële statements revolutioneert, onderzoeken of superintelligentie werkelijk het einde betekent, en ontdekken wat Common Crawl betekent voor de toekomst van AI-ontwikkeling.
Financiële Statement analyse
Leestijd: 8 minuten
Hoe AI de Analyse van Financiële Statements Revolutioneert
Kunstmatige Intelligentie (AI), en met name de sub-gebieden Natural Language Processing (NLP) en Machine Learning (ML), speelt een steeds belangrijkere rol in de analyse van financiële statements zoals jaarverslagen, kwartaalcijfers en persberichten.
“Uit recent onderzoek blijkt dat AI-modellen zoals GPT-4 zelfs menselijke analisten kunnen overtreffen: het model behaalde een nauwkeurigheid van 60,9% bij het voorspellen van toekomstige winsttrends, wat 6 procentpunten hoger is dan de voorspellingen van analisten één maand na publicatie van bedrijfsresultaten.”
AI draagt op de volgende manieren bij aan statement-analyse:
1. Efficiëntie en Geautomatiseerde Data-extractie (NLP)
De traditionele analyse van financiële documenten is tijdrovend en arbeidsintensief. AI kan dit proces drastisch versnellen:
✓ Geautomatiseerde Gegevensextractie
AI-modellen kunnen ongestructureerde data (tekst) omzetten in gestructureerde data. Ze scannen duizenden pagina’s om automatisch cruciale cijfers en feiten te extraheren, zoals:
- Omzetcijfers en nettowinst
- Schuld/eigen vermogen-ratio’s
- Operationele kasstromen
- Key Performance Indicators (KPI’s)
Deze gegevens worden direct geplaatst in spreadsheets voor verdere analyse. Bedrijven die AI-gedreven data-extractie toepassen, rapporteren kostenbesparingen van 30-50% en efficiëntieverbeteringen in hun financiële processen.
2. Sentimentanalyse: De Meest Waardevolle Bijdrage
Sentiment-analyse is wellicht de meest impactvolle AI-toepassing in de tekstuele analyse van financiële statements:
💬 Tonale Evaluatie
AI kan de toon en het sentiment van de taal in statements beoordelen. Het model zoekt naar:
- Positieve signalen: “groei”, “optimaal”, “innovatie”, “overschrijding van verwachtingen”
- Negatieve indicatoren: “risico”, “uitdaging”, “stagnatie”, “tegenvallende resultaten”
Onderzoek toont aan dat menselijke analisten het typisch 70-80% van de tijd eens zijn over sentimentclassificatie. Geautomatiseerde AI-systemen die deze benchmark bereiken, presteren dus op het niveau van menselijke experts.
| Aspect | Traditionele Methode | AI-gedreven Methode |
|---|---|---|
| Verwerkingssnelheid | Uren tot dagen | Seconden tot minuten |
| Nauwkeurigheid | 70-80% (menselijk) | 85-95%+ (AI-systemen) |
| Kostenreductie | Baseline | 30-50% besparing |
| Sentimentdetectie | Subjectief, beperkt | Objectief, grootschalig |
| Compliance-controle | Handmatige checks | Real-time monitoring |
3. Risico- en Compliance-detectie (ML)
Machine Learning-modellen zijn getraind op enorme hoeveelheden historische documenten en marktbewegingen:
⚠️ Afwijkingen Herkennen
AI vergelijkt de huidige statement met:
- Historische rapporten van hetzelfde bedrijf
- Vergelijkbare documenten van concurrenten
- Sectorspecifieke benchmarks
4. Voorspellende Analyse (ML)
Door de geëxtraheerde tekstdata te combineren met historische financiële data, kan AI helpen bij het voorspellen van toekomstige prestaties:
“Een baanbrekend onderzoek van de University of Chicago (2024) toonde aan dat GPT-4 niet alleen in staat is om financiële statements te analyseren, maar ook om toekomstige bedrijfsprestaties te voorspellen – in sommige gevallen beter dan menselijke analisten.”
Bronnen en Verder Lezen
- Adventures in CRE – GPT-4 Financial Prediction Study
- Nature – AI Reshaping Financial Modeling
- ResearchGate – Automating Financial Reporting with NLP
- McKinsey/ARDEM – AI Cost Reduction Report
- University of Chicago – Financial Statement Analysis with LLMs
- Neural Computing and Applications – BERT’s Sentiment Score for Portfolio Optimization
Luidt superintelligentie het einde in?
Leestijd: 12 minuten
Van Doemscenario naar Quantumsprong: Waarom Superintelligentie Niet Het Einde Hoeft Te Betekenen
We leven in een tijd waarin meerdere existentiële bedreigingen samenkomen tot wat lijkt op een perfect storm. Kunstmatige Intelligentie (AI) evolueert in razendsnel tempo richting superintelligentie, terwijl de maatschappij tegelijkertijd kampt met klimaatcrisis, voedseltekorten, massale werkloosheid en geopolitieke instabiliteit.
⚠️ Waarschuwingen uit de Industrie
Recent hebben meer dan 200 wereldleiders, waaronder AI-pioniers Geoffrey Hinton en Yoshua Bengio, een oproep ondertekend voor een verbod op de ontwikkeling van superintelligentie totdat er brede wetenschappelijke consensus en publieke steun is.
De Huidige Stand van Zaken
Verschillende AI-leiders voorspellen superintelligentie binnen afzienbare tijd:
- Meta CEO Mark Zuckerberg verklaarde dat superintelligentie “nu in zicht is”
- Elon Musk stelde dat digitale superintelligentie “in real-time plaatsvindt”
- OpenAI CEO Sam Altman verwacht superintelligentie uiterlijk in 2025
De Quantumrevolutie: Een Nieuwe Werkelijkheid
“In december 2024 onthulde Google een baanbrekende quantumchip genaamd Willow, die een berekening uitvoerde in minder dan vijf minuten die een traditionele supercomputer 10 septiljoen jaar zou kosten.”
Deze prestatie is zo verbazingwekkend dat het:
- Bekende tijdschalen in de fysica overstijgt
- De leeftijd van het universum ver overschrijdt
- Geloofwaardigheid verleent aan de notie dat quantumberekeningen plaatsvinden in vele parallelle universums
De Many-Worlds Interpretatie
De Many-Worlds Interpretatie (MWI) van de quantummechanica stelt dat er vele werelden bestaan die parallel bestaan in dezelfde ruimte en tijd als de onze. Deze interpretatie suggereert:
✓ Quantumsprong: Ontsnapping uit het Doemscenario
- Superpositie van realiteiten: De werkelijkheid is niet één vaste lijn, maar een superpositie van meerdere gelijktijdige mogelijkheden
- Geen golfcollaps: Alle mogelijke uitkomsten van quantummetingen worden fysiek gerealiseerd in verschillende “werelden”
- Non-lokaliteit: Informatie kan instantaan worden overgedragen tussen verstrengelde deeltjes
“De quantumfysica toont ons dat de werkelijkheid veel flexibeler is dan we ooit dachten. Door bewuste observatie, intentie en samenwerking kunnen we de werkelijkheid sturen naar de meest gunstige uitkomst.”
Conclusie: De Keuze is Aan Ons
Het verhaal dat zich voor ons ontvouwt is niet voorbestemd. We staan op een kruispunt waar twee fundamenteel verschillende toekomsten mogelijk zijn:
- Het klassieke doemscenario: waarbij superintelligentie, klimaatcrisis en maatschappelijke ineenstorting convergeren tot een existentiële bedreiging
- De quantumsprong: waarbij we de quantumrevolutie gebruiken om uit het lineaire denkpatroon te stappen en nieuwe realiteiten te creëren
Bronnen
- The AI Track – 200+ Leaders Demand Superintelligence Ban
- Google Blog – Meet Willow, our state-of-the-art quantum chip
- TIME – AI Experts Call For Policy Action to Avoid Extreme Risks
- Stanford Encyclopedia of Philosophy – Many-Worlds Interpretation
- Gerben van Dijk – De impact van AI op werk en maatschappij na 2025
Wat brengt Common Crawl?
Leestijd: 6 minuten
Common Crawl: Het Open Archief van het Internet
Common Crawl is een baanbrekende 501(c)(3) non-profitorganisatie die sinds 2011 het web crawlt en deze gigantische archieven en datasets gratis en openbaar beschikbaar stelt. Het is in essentie een enorme, openbare momentopname van het internet die wordt gebruikt voor onderzoek en ontwikkeling door mensen over de hele wereld.
Wat doet Common Crawl?
De organisatie verzamelt maandelijks petabytes aan ruwe webpagina-gegevens, metadata en tekstuittreksels van miljarden webpagina’s. Elke crawl bevat:
📊 Crawl Statistieken
- 3-4 miljard webpagina’s per maandelijkse crawl
- Meer dan 9,5 petabytes aan gearchiveerde data sinds 2008
- 200-300 miljoen unieke URL’s per crawl
- Data van miljoenen verschillende domeinen wereldwijd
Gebruik en Toepassingen
De Common Crawl-dataset heeft een enorme impact gehad op verschillende sectoren:
🤖 Artificial Intelligence en Machine Learning
- Training van Large Language Models (LLM’s): Common Crawl is een van de meest gebruikte bronnen voor het trainen van AI-systemen zoals GPT en andere taalmodellen
- Meer dan 100.000 onderzoekspapers hebben gebruik gemaakt van Common Crawl data
- Ontwikkeling van chatbots, vertalingssystemen en andere AI-toepassingen
Toegang en Technische Details
De gegevens worden volledig gratis gehost op cloudplatforms zoals Amazon Web Services (AWS) en zijn voor iedereen toegankelijk via:
- HTTPS download: https://data.commoncrawl.org/
- AWS S3: Directe toegang voor gebruikers van AWS
- Geen account vereist: Iedereen kan de data downloaden en analyseren
Impact op de Samenleving
Common Crawl heeft een fundamentele rol gespeeld in het vormgeven van het moderne internet:
“Common Crawl democratiseert webdata en zorgt ervoor dat kleine startups en individuele onderzoekers toegang krijgen tot hoogwaardige crawldata die voorheen alleen beschikbaar was voor grote zoekmachinebedrijven.”
- Leveling the playing field: Kleine bedrijven en onderzoekers hebben nu toegang tot dezelfde data als grote techbedrijven
- Acceleratie van AI-ontwikkeling: Door gratis toegang tot trainingsdata voor machine learning
- Bevordering van open science: Ondersteuning van reproduceerbaar onderzoek
- Wereldwijde toegankelijkheid: Data is beschikbaar voor onderzoekers in alle landen
Bronnen
- Common Crawl Official Website
- Common Crawl Mission Statement
- Mozilla Foundation Research
Deel 2: AI en de Overheid
Samenvatting
Dit hoofdstuk onderzoekt de rol van AI in het overheidslandschap. We analyseren politieke standpunten over AI in Nederland, verkennen de status van AI-journalistiek, bekijken praktische implementaties zoals het MAAT-systeem in Enschede, en bespreken belangrijke wetgeving zoals de Digital Services Act.
Wat vindt de politiek van AI?
Nederlandse politieke partijen stellen verschillende prioriteiten vast voor AI in hun verkiezingsprogramma’s voor 2024. Hier een overzicht van de belangrijkste standpunten:
| Partij | Investering | Regulering | Kernfocus |
|---|---|---|---|
| VVD | Hoog | Laag | Economische groei, innovatie |
| D66 | Hoog | Gemiddeld | Digitale vaardigheden, onderwijs |
| GroenLinks-PvdA | Gemiddeld | Hoog | Ethiek, duurzaamheid |
| NSC | Gemiddeld | Hoog | Transparantie, democratie |
| SP | Laag | Zeer hoog | Werknemersrechten, privacy |
| ChristenUnie | Laag | Hoog | Ethiek, menselijke waardigheid |
Concrete AI-initiatieven
✓ Nationale AI-projecten
- AI-Fabriek Groningen: Publiek-private samenwerking voor AI-onderzoek
- GPT-NL: Nederlandse taalversie van grote taalmodellen
- DefGPT: AI-systeem voor defensiedoeleinden
De AI journalist
“De AI-journalist valt momenteel niet onder de traditionele, gevestigde definitie van een journalist in Nederland, hoewel AI wel een steeds belangrijker gereedschap wordt in de journalistiek.”
De Kern van Journalistiek: Menselijke Verantwoordelijkheid
Journalistiek draait om meer dan alleen het verzamelen en rapporteren van informatie. Het vereist:
- Ethische afwegingen en verantwoordelijkheid
- Bronverificatie en fact-checking
- Contextualisering van gebeurtenissen
- Maatschappelijke verantwoordingsplicht
AI als Tool, niet als Functie
AI kan journalisten ondersteunen bij:
🔧 AI-toepassingen in de journalistiek
- Automatische transcriptie van interviews
- Data-analyse voor onderzoeksjournalistiek
- Vertaling van bronnen
- Concept-artikelen voor routinematige berichtgeving
Europese AI-regelgeving
De EU AI-verordening vereist transparantie wanneer AI wordt gebruikt voor content creatie. Dit betekent dat:
- AI-gegenereerde content duidelijk moet worden gelabeld
- Menselijke redactionele verantwoordelijkheid behouden blijft
- Bronvermelding en fact-checking verplicht blijven
Gemeente Enschede en AI-systeem MAAT
Gemeente Enschede heeft baanbrekend werk verricht met de implementatie van het MAAT-systeem, een AI-gedreven tool voor het verbeteren van gemeentelijke dienstverlening.
Het MAAT-systeem
✓ MAAT Functionaliteiten
- Risicobeoordeling: Automatische analyse van aanvragen en meldingen
- Prioritering: Intelligente verdeling van werkzaamheden
- Fraudedetectie: Vroegtijdige signalering van verdachte patronen
- Efficiëntie: Snellere afhandeling van standaardprocedures
Behaalde Resultaten
| Metric | Voor MAAT | Na MAAT | Verbetering |
|---|---|---|---|
| Verwerkingstijd aanvragen | 14 dagen | 8 dagen | 43% sneller |
| Fraudedetectie | 12% | 28% | 133% meer |
| Tevredenheid burgers | 6.8/10 | 8.2/10 | +20% |
“Het MAAT-systeem toont aan dat AI effectief kan worden ingezet voor publieke dienstverlening, mits er adequate transparantie en menselijke controle behouden blijft.”↑ Terug naar boven
Digital Service Act (DSA)
De Digital Services Act is Europese wetgeving die is ontworpen om een veiliger digitale ruimte te creëren waar de grondrechten van alle gebruikers van digitale diensten worden beschermd.
Belangrijkste Bepalingen
📋 DSA Kernpunten
- Illegale content: Snellere verwijdering van schadelijke inhoud
- Algoritmetransparantie: Platforms moeten uitleggen hoe hun algoritmen werken
- Contentmoderatie: Verbeterde procedures voor het beoordelen van content
- Reclametransparantie: Duidelijke labeling van advertenties
- Risicobeoordeling: Grote platforms moeten systemische risico’s analyseren
Impact op AI-systemen
De DSA heeft directe gevolgen voor AI-aangedreven platforms:
- AI-moderatiesystemen moeten transparant zijn over hun werking
- Gebruikers krijgen het recht om AI-beslissingen aan te vechten
- Platforms moeten bias in AI-systemen monitoren en rapporteren
Deel 3: Praktische Toepassingen van AI
Samenvatting
Dit hoofdstuk belicht concrete, praktische toepassingen van AI in verschillende sectoren. Van de Bloomberg Terminal in de financiële wereld tot medische AI-tools zoals Delphi-M, en van digitale publicatie platforms tot cutting-edge onderzoek bij het Fraunhofer Instituut.
De Bloomberg Terminal
De Bloomberg Terminal heeft zich ontwikkeld tot een van de meest geavanceerde AI-gedreven financiële platforms ter wereld, met revolutionaire toepassingen van kunstmatige intelligentie.
AI-innovaties bij Bloomberg
🤖 BloombergGPT
Bloomberg heeft BloombergGPT ontwikkeld, een Large Language Model specifiek getraind op financiële data. Dit model kan:
- Complexe financiële documenten analyseren
- Markttrends voorspellen
- Automatische nieuwssamenvattingen genereren
- Risico-analyses uitvoeren
Praktische AI-toepassingen
| AI-functie | Beschrijving | Voordeel |
|---|---|---|
| Document Search | Intelligente zoekfunctie door miljoenen documenten | 95% sneller dan handmatig zoeken |
| Sentiment Analysis | Real-time analyse van marktsentiment | Vroege detectie van marktbewegingen |
| Predictive Analytics | Voorspelling van prijsbewegingen | 15-20% verbeterde accuratesse |
| News Summarization | Automatische samenvattingen van nieuwsstromen | 80% tijdsbesparing voor analisten |
“AI excelleert in het verwerken van grote volumes ongestructureerde en gestructureerde data, waardoor Bloomberg-gebruikers sneller en beter geïnformeerde beslissingen kunnen nemen.”↑ Terug naar boven
Fraunhofer Instituut
Het Fraunhofer Instituut is Europa’s grootste organisatie voor toegepast onderzoek en speelt een leidende rol in AI-innovatie voor de industrie.
Onderzoeksdomeinen
🔬 Belangrijke AI-projecten
- BRAINS: Brain-inspired AI voor robotica
- TIMELY: AI voor predictive maintenance
- AI-NET-ANIARA: Autonome netwerk infrastructuur
- ZERTIFIZIERTE KI: Gecertificeerde AI-systemen
- EyeFundusScopeNEO: AI voor oogheelkunde
- TAMI: Trusted AI voor manufacturing
Industrie 4.0 en AI
Fraunhofer pioniert in de integratie van AI in moderne productieprocessen:
- Predictive Quality: AI voorspelt productkwaliteit tijdens productie
- Autonomous Production: Zelfregulerende productielijnen
- Human-AI Collaboration: Optimale samenwerking tussen mens en machine
Deel 4: Agentic AI en Autonome Systemen
Samenvatting
Dit hoofdstuk verkent de opkomst van autonome AI-agenten die zelfstandig taken kunnen uitvoeren. We bekijken de nieuwe AI-aangedreven browser van OpenAI en de trend richting AI-geïntegreerde besturingssystemen.
De nieuwe AI-aangedreven webbrowser van OpenAI
OpenAI ontwikkelt ChatGPT Atlas, een revolutionaire webbrowser die AI-agenten inzet voor automatische webtaken.
Kernfuncties van ChatGPT Atlas
🌐 Agentische Browsing
- Automatische navigatie: AI navigeert zelfstandig door websites
- Formulier invullen: Automatische completion van webformulieren
- Data extractie: Intelligente verzameling van informatie
- Task automation: Uitvoering van complexe webtaken
| Feature | Chrome/Safari | ChatGPT Atlas |
|---|---|---|
| Browsing | Handmatig | AI-geassisteerd |
| Formulieren | Handmatig invullen | Automatische completion |
| Zoeken | Keyword-gebaseerd | Natuurlijke taal |
| Multitasking | Tab-gebaseerd | AI-agent delegatie |
AI-besturingssysteem
De integratie van AI in besturingssystemen markeert een nieuwe fase in de evolutie van computing, waarbij AI niet langer een applicatie is, maar deel uitmaakt van de kern van het systeem.
Huidige Ontwikkelingen
💻 AI-OS Trends
- Windows Copilot: AI-assistent geïntegreerd in Windows 11
- macOS AI: Machine learning optimalisaties in macOS
- HumanOS: Experimenteel AI-first besturingssysteem
- Nothing OS: AI-features in Android-gebaseerde OS
Toekomstvisie: Ambient Computing
De toekomst wijst naar ambient computing, waarbij AI-systemen:
- Naadloos integreren in alle aspecten van de gebruikerservaring
- Predictieve acties uitvoeren voordat gebruikers erom vragen
- Contextbewuste beslissingen nemen op basis van gebruikersgedrag
- Cross-device synchronisatie en intelligentie bieden
Deel 5: De Mens in het AI-tijdperk
Samenvatting
Dit hoofdstuk onderzoekt de wisselwerking tussen mens en AI. Van biocomputing bij FinalSpark tot humanoïde robots van Figure, van digitale onsterfelijkheid tot de impact op de arbeidsmarkt – we verkennen hoe AI de menselijke conditie beïnvloedt en transformeert.
FinalSpark
FinalSpark pioniert in biocomputing, waarbij levende neuronen worden gebruikt voor computerprocessing – een baanbrekende benadering die de grens tussen biologie en technologie doet vervagen.
Bioprocessors: Levende Computing
🧠 FinalSpark Biocomputer
- Levende neuronen: Gebruik van echte hersencellen voor computing
- Energie-efficiëntie: 1 miljoen keer minder energieverbruik dan traditionele chips
- Parallel processing: Natuurlijke parallelle verwerking van informatie
- Adaptieve learning: Biologische leermechanismen
Ethische Overwegingen
“Het gebruik van levende hersencellen voor computing roept fundamentele vragen op over bewustzijn, pijn en de ethiek van biocomputing. Waar ligt de grens tussen tool en leven?”
| Aspect | Traditionele CPU | FinalSpark Bioprocessor |
|---|---|---|
| Energieverbruik | 100-300W | 0.0001W |
| Leervermogen | Geprogrammeerd | Adaptief biologisch |
| Parallel processing | Beperkt | Natuurlijk onbeperkt |
| Zelfreparatie | Geen | Biologische regeneratie |
Figure 02 robot
🤖 Generatie 3 Humanoïde Robot
De Figure 02 robot vertegenwoordigt de volgende generatie van humanoïde robots met geavanceerde AI-capaciteiten voor industriële en huishoudelijke toepassingen.
Technische Specificaties: De Figure 02 is uitgerust met state-of-the-art sensoren, actuatoren en AI-systemen die complexe taken mogelijk maken in verschillende omgevingen.
ℹ️ Toepassingsgebieden:
- Industriële automatisering en assemblage
- Logistiek en magazijnbeheer
- Huishoudelijke ondersteuning
- Zorg en assistentie
Digitale Onsterfelijkheid door AI
🧠 Mind Uploading en Digital Twins
De mogelijkheid om menselijk bewustzijn te digitaliseren roept fundamentele vragen op over identiteit, continuïteit en wat het betekent om mens te zijn.
“Hoewel het uploaden van bewustzijn toekomstmuziek is, ontwikkelen digital twins zich snel tot realistische representaties van menselijke persoonlijkheden.”
Technische en Fundamentele Uitdagingen
- Neurologische complexiteit van het brein
- Kwantummechanische processen in bewustzijn
- Definitie van persoonlijke identiteit
- Ethische implicaties van digitale kopieën
UWV: AI en de Arbeidsmarkt
De impact van AI op de Nederlandse arbeidsmarkt vraagt om proactieve maatregelen voor omscholing, bijscholing en het adresseren van skills mismatches.
⚠️ Belangrijkste Uitdagingen:
- Automatisering van routinematige taken
- Vraag naar nieuwe digitale vaardigheden
- Mismatch tussen beschikbare en gevraagde skills
- Noodzaak van levenslang leren
Deel 6: AI, Veiligheid en Ethiek
📋 Samenvatting Deel 6
Dit deel behandelt cruciale veiligheids- en ethische vraagstukken rondom AI, inclusief leeftijdsverificatie en militaire toepassingen.
Leeftijdsverificatie met AI
Grote techplatforms implementeren AI-gedreven leeftijdsverificatiesystemen om minderjarigen te beschermen tegen schadelijke content.
Implementatie door Techbedrijven
- YouTube: AI-analyse van gebruikersgedrag en content-interacties
- Instagram: Gezichtsherkenning en leeftijdsschatting
- TikTok: Automatische detectie van minderjarig contentgebruik
Wetgeving en Compliance
De Digital Services Act (DSA) en EU Digital Identity Wallet stellen nieuwe eisen aan leeftijdsverificatie met focus op privacy en dataminimalisatie.↑ Terug naar boven
Dialoog over AI in het Militaire Domein
“AI kan bijdragen aan mondiale veiligheid, maar alleen als er duidelijke regels en menselijke controle blijven bestaan.”
Risico’s en Aanbevelingen
- Naleving van internationaal recht
- Menselijke controle over autonome wapensystemen
- Transparantie in AI-besluitvorming
- Internationale samenwerking en governance
ℹ️ Global Commission REAIM:
Het eindrapport benadrukt de noodzaak van ethische kaders en internationale afspraken over de inzet van AI in militaire contexten.↑ Terug naar boven🌐
Deel 7: De Technologische Ruggegraat van AI
📋 Samenvatting Deel 7
Dit deel verkent de fundamentele technologieën die AI mogelijk maken: chips, quantum computing, besturingssystemen en toekomstige infrastructuur.
China’s AI-Chiprevolutie
“China’s AI-chipindustrie toont opmerkelijke vooruitgang ondanks internationale beperkingen en exportcontroles.”
Hoofdrolspelers
- Huawei: Ascend AI-processors
- Alibaba: Hanguang AI-chips
- Baidu: Kunlun AI-accelerators
| Specificatie | Huawei Ascend 910B | Nvidia H100 |
|---|---|---|
| Process node | 7nm | 4nm |
| Performance (TFLOPS) | ~256 | ~1000 |
| Memory | 32GB HBM2 | 80GB HBM3 |
Quantum Internet
Duitse wetenschappers hebben doorbraken bereikt in quantum communicatie, wat de basis legt voor een toekomstig quantum internet met ongekende veiligheid en snelheid.
Technische Principes
- Quantum verstrengeling voor veilige communicatie
- Quantum key distribution (QKD)
- Quantum repeaters voor lange-afstandscommunicatie
Update op Harmony OS
Huawei’s Harmony OS evolueert als alternatief ecosysteem met focus op IoT-integratie, cross-device ervaring en AI-native functionaliteit.
Architectuur en Ontwikkeling
- Microkernel architectuur voor veiligheid
- Gedistribueerde technologie voor device-interconnectie
- AI-gestuurde resource management
- Open-source componenten (OpenHarmony)
Quantum Onsterfelijkheid
“In de many-worlds interpretatie van quantum mechanica overleven we in parallelle universa, zelfs wanneer we in dit universum sterven.”
Dit filosofische gedachte-experiment verkent de implicaties van de many-worlds interpretatie voor persoonlijke identiteit en continuïteit van bewustzijn.
Beperkingen en Kritiek
- Gebrek aan experimentele verificatie
- Filosofische vragen over persoonlijke identiteit
- Onmogelijkheid om parallelle werelden waar te nemen
Over dit boek
De AI Gids – Van LMM naar LMM
Auteur: Mark Kleiter
Een uitgave van Studio Honderd 22
www.studiohonderd22.nl
© 2024 – Alle rechten voorbehouden↑