De auteur reflecteert op de huidige staat van AI, waarbij scherpe kritiek wordt geuit op de overvloed aan kwalitatief slechte content ('slop'), de uitholling van kritisch denkvermogen in het onderwijs en de enorme machtsconcentratie bij een handvol grote techbedrijven.
Na een periode van burn-out en een tijdelijk vertrek uit het vakgebied, keert de auteur terug naar de AI-sector via Answer.AI. De focus ligt hierbij op de tool SolveIt, die is gebaseerd op de probleemoplossingsmethode van George Pólya. In tegenstelling tot standaard chatbots, die het denkproces overslaan door direct een antwoord te geven, is SolveIt ontworpen om de mens in controle te houden en het actieve denkproces te stimuleren.
De kernboodschap is dat AI niet één monolithisch product is van bedrijven als OpenAI en Google, maar dat er ruimte is voor alternatieve benaderingen die menselijke creativiteit, autonomie en ethiek centraal stellen.
Mijn vrienden haten AI; ik ben net bij een AI-startup begonnen – fast.ai
Het was een ongemakkelijk moment om mijn terugkeer naar AI aan te kondigen... specifiek mijn focus op AI in het onderwijs. Mijn vrienden hebben gelijk. Er is veel wat verschrikkelijk is aan AI. Een deel van de reden waarom ik de afgelopen vijf maanden geen blogpost heb geschreven, is dat ik zo ontmoedigd ben door hoe verzadigd het internet inmiddels is met teksten geschreven door en over AI. Ik besteed nog steeds weken en soms maanden aan het onderzoeken en schrijven van mijn berichten, maar steeds minder mensen zien ze in een wereld die overspoeld wordt door slop (waardeloze content). Directeuren doen claims over de mogelijkheden van AI die zo overdreven zijn dat ze grenzen aan fraude.
Mensen van alle leeftijden besteden hun denkwerk uit aan AI. Echter, vaardigheden atrofiëren wanneer je stopt met het gebruiken ervan; lezen, schrijven en het begrijpen van teksten zijn kernonderdelen van het mens-zijn.
Professor-vrienden delen hoe het wijdverbreide gebruik van AI hun curricula heeft ontregeld, waarbij studenten essays inleveren die door AI zijn gegenereerd, of AI-scripts lezen voor hun presentaties. Beheerders van open-source code-repositories worden overspoeld met pull-requests van lage kwaliteit met door AI gegenereerde code.
De meeste op AI gebaseerde onderwijsproducten zijn verschrikkelijk en jagen op manipuleerbare statistieken. In plaats van kinderen te stimuleren om op te gaan in echte romans, laat een AI-gestuurde school kinderen AI-gegenereerde passages zien en ondervraagt hen vervolgens met AI-gegenereerde meerkeuzevragen. Andere AI-onderwijsproducten zijn ronduit scams, zoals die waar het Los Angeles Unified School District 3 miljoen dollar aan verspilde voordat de oprichter werd beschuldigd van fraude en identiteitsdiefstal.
Een decennium aan AI-zorgen
Ik heb een decennium lang meegemaakt hoe ik me zorgen maakte over de richting waarin AI zich bewoog. In 2016 richtte ik samen met Jeremy Howard fast.ai op, geïnspireerd door de kracht van neurale netwerken en gealarmeerd door de koers van de grote AI-bedrijven.
Tien jaar geleden was AI-ontwikkeling het domein van een kleine, homogene elitegroep die beslissingen nam met verstrekkende gevolgen. We probeerden die concentratie van macht tegen te gaan door een diversere groep mensen met ongebruikelijke achtergronden bij het vakgebied te betrekken. En toch bezitten een handvol miljardairs die de top-AI-labs runnen vandaag de dag meer macht dan ooit tevoren.
Ik heb hierover gesproken in verschillende van mijn presentaties uit 2018. De grote AI-labs gedroegen zich alsof rekenkracht en geld onbeperkt waren. Het grootste deel van de wereld kan zich die aanname niet veroorloven. Jeremy en ik wilden dat onderzoekers beperkingen zouden zien als een bron van creativiteit, in plaats van iets waar ze met geld omheen konden werken. (Zie bijvoorbeeld de overwinning van fast.ai op Google en Intel in een Stanford-competitie uit 2018).
Ik wilde dat ethiek onderdeel werd van de training van data scientists, in plaats van een optionele discussie nadat het technische werk was voltooid. Aan de University of San Francisco richtte ik het Center for Applied Data Ethics op en creëerde ik een cursus data-ethiek; we maakten dit een vereiste voor het MS in Data Science-programma. Toch wordt AI-ethiek nog steeds vaak behandeld als een marketingoefening, of richt het zich op theoretische vragen in plaats van op daadwerkelijk menselijk lijden.
Terugkeer naar AI
Na jarenlang in de AI te hebben gewerkt, raakte ik opgebrand. Ik was uitgeput door de inspanning om weerstand te bieden aan bedrijven met veel meer geld, macht en bereik. Ik haatte het om te zien dat het vakgebied verder bewoog in de richting waar ik juist tegen probeerde te vechten. In 2023 verliet ik het vakgebied en ging ik terug naar school om een MS in Microbiologie-Immunologie te behalen. Toch besloot ik vorig jaar, net toen de publieke backlash tegen AI sterker werd, terug te keren naar een steeds meer gehate sector.
Waarom? De AI-haters hebben veel goede punten. AI degradeert het blogging-ecosysteem, mijn inbox, de scholen waar de kinderen van mijn vrienden op zitten, open-source code, en meer. AI-bedrijven doen alsof resources onbeperkt zijn, terwijl de klimaatcrisis ons dwingt om rekening te houden met tekorten aan schone lucht en schoon water.
Er zijn talloze valse en overdreven claims over wat AI kan, maar daaronder bevindt zich een oprecht nuttige technologie. Ik wil AI gebruiken op manieren die mijn eigen kritische denkvermogen niet aantasten en die niet doen alsof resources onbeperkt zijn.
Tijdens mijn afwezigheid was fast.ai uitgegroeid tot Answer.AI. Jeremy en het team zetten het werk voort dat we een decennium eerder zijn begonnen: krachtige technologie beschikbaar maken voor meer mensen, terwijl het menselijk oordeel en autonomie centraal staan.
Ze hebben SolveIt gebouwd, een tool waarbij mensen de antwoorden van de AI direct kunnen bewerken en zelf kunnen beslissen wat de volgende stap is. Het ontwerp behandelt AI als feilbaar en houdt de mens in controle. Het toetreden tot Answer.AI was een terugkeer naar het werk dat Jeremy en ik samen waren begonnen en naar de wens om een verschil te maken.
SolveIt ontleent zijn naam aan het boek How to Solve It uit 1945 van George Pólya. Pólya verdeelde probleemoplossing in vier fasen:
- Het probleem begrijpen;
- Een plan bedenken;
- Het plan uitvoeren;
- Terugkijken naar het resultaat.
Elke fase vereist dat je nadenkt en je oordeelsvermogen gebruikt. Wanneer chatbots razendsnel van je initiële verzoek naar een voltooid antwoord springen, sla je het werk over waardoor je het probleem echt diepgaand begrijpt. Zonder dit denkproces kun je niet beoordelen of de oplossing goed is, en ben je minder voorbereid op het volgende probleem dat hierop voortbouwt. SolveIt is expliciet ontworpen om het tegenovergestelde te zijn van een overdreven "behulpzame" chatbot.
AI is niet één ding
De grootste bedrijven hebben hun visie op de technologie gepresenteerd alsof dit de enige optie is. Dat is niet zo. OpenAI, Anthropic, Google en xAI bezitten AI niet. Hun waarden en beslissingen zijn niet de enige versie van wat AI-technologie kan zijn.
Er zijn veel kwesties die de uiteindelijke vorm van AI zullen bepalen. Wordt open source beschermd? Zullen de grote AI-labs de ontwikkeling van een robuust ecosysteem van kleine bedrijven die voortbouwen op hun werk blokkeren (denk aan Anthropic die plannen aankondigde om meer te rekenen voor het gebruik van hun SDK dan voor hun webapp)? Worden tools ontworpen om menselijke samenwerking te stimuleren, of alleen om zoveel mogelijk te automatiseren?
Duizenden mensen over de hele wereld werken aan AI buiten het dominante narratief, op manieren die hun eigen waarden omarmen. Het werk van Answer.AI aan SolveIt is slechts één voorbeeld.
Ik begrijp waarom veel mensen anti-AI zijn. Mijn nieuwe baan is geworteld in diezelfde bezwaren. Ik ben teruggekeerd naar het vakgebied omdat ik wil uitzoeken hoe we AI kunnen gebruiken op manieren die menselijke creativiteit, autonomie en probleemoplossend vermogen beschermen.
Relevante literatuur
- Practical Data Ethics (gratis fast.ai cursus)
- Five Things That Scare Me About AI
- Why I Love SolveIt (blogpost door Chris Thomas)
- Growing on Purpose: The Work That Makes You (Keynote van Jeremy Howard tijdens de AI Engineer Conference 2026)
Mijn vrienden haten AI; ik ben net bij een AI-startup begonnen – fast.ai
Het was een ongemakkelijk moment om mijn terugkeer naar AI aan te kondigen... specifiek mijn focus op AI in het onderwijs. Mijn vrienden hebben gelijk. Er is veel wat verschrikkelijk is aan AI. Een deel van de reden waarom ik de afgelopen vijf maanden geen blogpost heb geschreven, is dat ik zo ontmoedigd ben door hoe verzadigd het internet inmiddels is met teksten geschreven door en over AI. Ik besteed nog steeds weken en soms maanden aan het onderzoeken en schrijven van mijn berichten, maar steeds minder mensen zien ze in een wereld die overspoeld wordt door slop (waardeloze content). Directeuren doen claims over de mogelijkheden van AI die zo overdreven zijn dat ze grenzen aan fraude.
Mensen van alle leeftijden besteden hun denkwerk uit aan AI. Echter, vaardigheden atrofiëren wanneer je stopt met het gebruiken ervan; lezen, schrijven en het begrijpen van teksten zijn kernonderdelen van het mens-zijn.
Professor-vrienden delen hoe het wijdverbreide gebruik van AI hun curricula heeft ontregeld, waarbij studenten essays inleveren die door AI zijn gegenereerd, of AI-scripts lezen voor hun presentaties. Beheerders van open-source code-repositories worden overspoeld met pull-requests van lage kwaliteit met door AI gegenereerde code.
De meeste op AI gebaseerde onderwijsproducten zijn verschrikkelijk en jagen op manipuleerbare statistieken. In plaats van kinderen te stimuleren om op te gaan in echte romans, laat een AI-gestuurde school kinderen AI-gegenereerde passages zien en ondervraagt hen vervolgens met AI-gegenereerde meerkeuzevragen. Andere AI-onderwijsproducten zijn ronduit scams, zoals die waar het Los Angeles Unified School District 3 miljoen dollar aan verspilde voordat de oprichter werd beschuldigd van fraude en identiteitsdiefstal.
Een decennium aan AI-zorgen
Ik heb een decennium lang meegemaakt hoe ik me zorgen maakte over de richting waarin AI zich bewoog. In 2016 richtte ik samen met Jeremy Howard fast.ai op, geïnspireerd door de kracht van neurale netwerken en gealarmeerd door de koers van de grote AI-bedrijven.
Tien jaar geleden was AI-ontwikkeling het domein van een kleine, homogene elitegroep die beslissingen nam met verstrekkende gevolgen. We probeerden die concentratie van macht tegen te gaan door een diversere groep mensen met ongebruikelijke achtergronden bij het vakgebied te betrekken. En toch bezitten een handvol miljardairs die de top-AI-labs runnen vandaag de dag meer macht dan ooit tevoren.
Ik heb hierover gesproken in verschillende van mijn presentaties uit 2018. De grote AI-labs gedroegen zich alsof rekenkracht en geld onbeperkt waren. Het grootste deel van de wereld kan zich die aanname niet veroorloven. Jeremy en ik wilden dat onderzoekers beperkingen zouden zien als een bron van creativiteit, in plaats van iets waar ze met geld omheen konden werken. (Zie bijvoorbeeld de overwinning van fast.ai op Google en Intel in een Stanford-competitie uit 2018).
Ik wilde dat ethiek onderdeel werd van de training van data scientists, in plaats van een optionele discussie nadat het technische werk was voltooid. Aan de University of San Francisco richtte ik het Center for Applied Data Ethics op en creëerde ik een cursus data-ethiek; we maakten dit een vereiste voor het MS in Data Science-programma. Toch wordt AI-ethiek nog steeds vaak behandeld als een marketingoefening, of richt het zich op theoretische vragen in plaats van op daadwerkelijk menselijk lijden.
Terugkeer naar AI
Na jarenlang in de AI te hebben gewerkt, raakte ik opgebrand. Ik was uitgeput door de inspanning om weerstand te bieden aan bedrijven met veel meer geld, macht en bereik. Ik haatte het om te zien dat het vakgebied verder bewoog in de richting waar ik juist tegen probeerde te vechten. In 2023 verliet ik het vakgebied en ging ik terug naar school om een MS in Microbiologie-Immunologie te behalen. Toch besloot ik vorig jaar, net toen de publieke backlash tegen AI sterker werd, terug te keren naar een steeds meer gehate sector.
Waarom? De AI-haters hebben veel goede punten. AI degradeert het blogging-ecosysteem, mijn inbox, de scholen waar de kinderen van mijn vrienden op zitten, open-source code, en meer. AI-bedrijven doen alsof resources onbeperkt zijn, terwijl de klimaatcrisis ons dwingt om rekening te houden met tekorten aan schone lucht en schoon water.
Er zijn talloze valse en overdreven claims over wat AI kan, maar daaronder bevindt zich een oprecht nuttige technologie. Ik wil AI gebruiken op manieren die mijn eigen kritische denkvermogen niet aantasten en die niet doen alsof resources onbeperkt zijn.
Tijdens mijn afwezigheid was fast.ai uitgegroeid tot Answer.AI. Jeremy en het team zetten het werk voort dat we een decennium eerder zijn begonnen: krachtige technologie beschikbaar maken voor meer mensen, terwijl het menselijk oordeel en autonomie centraal staan.
Ze hebben SolveIt gebouwd, een tool waarbij mensen de antwoorden van de AI direct kunnen bewerken en zelf kunnen beslissen wat de volgende stap is. Het ontwerp behandelt AI als feilbaar en houdt de mens in controle. Het toetreden tot Answer.AI was een terugkeer naar het werk dat Jeremy en ik samen waren begonnen en naar de wens om een verschil te maken.
SolveIt ontleent zijn naam aan het boek How to Solve It uit 1945 van George Pólya. Pólya verdeelde probleemoplossing in vier fasen:
- Het probleem begrijpen;
- Een plan bedenken;
- Het plan uitvoeren;
- Terugkijken naar het resultaat.
Elke fase vereist dat je nadenkt en je oordeelsvermogen gebruikt. Wanneer chatbots razendsnel van je initiële verzoek naar een voltooid antwoord springen, sla je het werk over waardoor je het probleem echt diepgaand begrijpt. Zonder dit denkproces kun je niet beoordelen of de oplossing goed is, en ben je minder voorbereid op het volgende probleem dat hierop voortbouwt. SolveIt is expliciet ontworpen om het tegenovergestelde te zijn van een overdreven "behulpzame" chatbot.
AI is niet één ding
De grootste bedrijven hebben hun visie op de technologie gepresenteerd alsof dit de enige optie is. Dat is niet zo. OpenAI, Anthropic, Google en xAI bezitten AI niet. Hun waarden en beslissingen zijn niet de enige versie van wat AI-technologie kan zijn.
Er zijn veel kwesties die de uiteindelijke vorm van AI zullen bepalen. Wordt open source beschermd? Zullen de grote AI-labs de ontwikkeling van een robuust ecosysteem van kleine bedrijven die voortbouwen op hun werk blokkeren (denk aan Anthropic die plannen aankondigde om meer te rekenen voor het gebruik van hun SDK dan voor hun webapp)? Worden tools ontworpen om menselijke samenwerking te stimuleren, of alleen om zoveel mogelijk te automatiseren?
Duizenden mensen over de hele wereld werken aan AI buiten het dominante narratief, op manieren die hun eigen waarden omarmen. Het werk van Answer.AI aan SolveIt is slechts één voorbeeld.
Ik begrijp waarom veel mensen anti-AI zijn. Mijn nieuwe baan is geworteld in diezelfde bezwaren. Ik ben teruggekeerd naar het vakgebied omdat ik wil uitzoeken hoe we AI kunnen gebruiken op manieren die menselijke creativiteit, autonomie en probleemoplossend vermogen beschermen.
Relevante literatuur
- Practical Data Ethics (gratis fast.ai cursus)
- Five Things That Scare Me About AI
- Why I Love SolveIt (blogpost door Chris Thomas)
- Growing on Purpose: The Work That Makes You (Keynote van Jeremy Howard tijdens de AI Engineer Conference 2026)
Groetjes,