# De macht van de programmeurs

An episode of [De Technoloog | BNR](https://invisiblenetwork.ai/podcast/1183412549), 22 Oct 2026, 1 h 04 min.

Audio: https://traffic.omny.fm/d/clips/8257a063-6be9-42fa-b892-acd4013b1255/9c0b71c9-0452-4cb8-8ddb-ace80081c6c4/020692b6-6010-409b-91ed-b4eb0064b8a0/audio.mp3?utm_source=Podcast&in_playlist=eabc12c9-c4c9-4b44-9ea8-ace80081c6dc

Uitvinden kunnen ze bij ASML als de beste. Maar wat als ze zichzelf opnieuw uit moeten vinden? In Ons ASML neemt tech- en beursjournalist Maxim van Mil je mee achter de schermen bij één van 's werelds belangrijkste bedrijven. Luister nu de eerste afleveringen in al je bekende podcastapps. Als je YouTube, Instagram of X opent, zie je de wereld door de ogen van iemand anders. Dat is bij een krant niet anders, maar een algoritme voelt neutraal. Toch kiest er iemand of je na tien kattenfilmpjes een elfde krijgt, of juist eens een filmpje van een ijsbeer. Voor je politieke voorkeur werkt het net zo. En bij een krant kun je een boze brief schrijven of je abonnement opzeggen, maar bij een algoritme is er geen loket. In 25 jaar zijn programmeurs misschien wel de invloedrijkste beroepsgroep van ons allemaal geworden. Ze maken dagelijks commerciële, juridische en ethische keuzes, terwijl hun opleiding daar nauwelijks aandacht aan besteedt. Het internationale informaticacurriculum telt zeventien kennisgebieden. Zestien gaan over algoritmes, AI en wiskunde. Maatschappij, ethiek en beroepspraktijk moeten samen in één laatste vak passen. Wie kritiek heeft maar zelf niets kan bouwen, telt in die wereld niet mee. Wie zorgt er dan voor tegengeluid? Die smalle blik raakt ons allemaal. Denk aan het onhandige intranet, de twintig systemen die je op je werk moet gebruiken, of de hotelreceptionist die je niet kan inchecken omdat de computer nee zegt. We passen ons steeds meer aan de computer aan, in plaats van andersom. AI zou dat kunnen doorbreken als iedereen zijn eigen software kan maken. Maar of dat ook echt gebeurt, is nog maar de vraag. Felienne Hermans weet uit eigen ervaring hoe die cultuur werkt. Ze is hoogleraar didactiek van de informatica aan de Vrije Universiteit en maakte de programmeertaal Hedy. Toch kreeg ze bij haar sollicitatie als hoogleraar de vraag of ze eigenlijk wel technisch genoeg was. Daarover schreef ze het boek Vierkante ogen, dat op 27 oktober verschijnt. Wat heeft gletsjeronderzoek met programmeertalen te maken? Waarom is het nooit het jaar van Linux op de desktop geworden? Waarom bellen we bij AI wel een techbedrijf en geen theoloog of taalkundige? En hoe komen we in verzet tegen software die ons leven niet makkelijker maakt? Je hoort het allemaal in deze nieuwe aflevering met Ben van der Burg en Daniël Mol. Reacties en ideeën zijn altijd welkom via technoloog@bnr.nl Gast Felienne Hermans Video https://www.youtube.com/@bnrtech Over De Technoloog Mark Beekhuis en Ben van der Burg gaan in gesprek met spraakmakende experts over technologische ontwikkelingen en de impact op onze samenleving. Want technologie is overal om ons heen, in onze broekzak en soms zelfs op ons hoofd. Van AI naar ruimtevaart, van chips naar het metaverse en van mobiele telefonie naar ICT-recht. In een open en vooral nieuwsgierig gesprek krijgt de luisteraar samen met Mark en Ben een razend interessant mini-college. Over de makers Mark Beekhuis (1969) is presentator, journalist, radio- en podcastmaker met een focus op wetenschap, politiek en technologie. Hij won de eerste Dutch Podcast Award in de categorie Nieuws met Newsroom en maakte de afgelopen jaren onder meer de serie De Kwestie Wolf en de Nieuws Top 150. Daarnaast presenteert hij wekelijks de podcasts Studio Den Haag en De Technoloog. Ook kun je hem kennen van zijn vele bijdragen op BNR Nieuwsradio. Ben van der Burg (1968) is presentator en tech commentator. Buiten het winnen van de eerste Dutch Podcast Award in de categorie Technologie won hij nooit iets, hij werd altijd tweede. Naast de Technoloog presenteert hij De Grote Tech Show op BNR en je kent hem wellicht van media bijdrages op BNR Nieuwsradio of TV. Rosanne Peters is techredacteur en maakt De Grote Tech Show en De Technoloog. Sinds 2025 doet ze redactie- en productiewerk en is zij te horen in de Tech Update tijdens De Ochtend- en Avondspits. Daniël Mol is redacteur van De Technoloog. Hij voegde zich in 2021 bij het…

## Transcript

[0:05] Speaker 1: Dit is een BNR-podcast.
[0:10] Speaker 2: De Technoloog wordt mede mogelijk gemaakt door LeaseWeb. LeaseWeb. Digital
[0:14] Speaker 2: Independence sinds 1997. De Technoloog. Wim
[0:23] Speaker 3: Vandenburg en Daniel Mol. Welkom bij de Technoloog nummer 519.
[0:31] Speaker 3: Hallo Daniel. Heel goed
[0:33] Speaker 1: Ben
[0:33] Speaker 3: hallo. Ja, Daniel Mol, want Mark is bijna op vakantie.
[0:37] Speaker 1: Ja. En Mark valt nu in voor de avondspits. Die
[0:41] Speaker 1: moet het de hele dag hebben over de PHP-lek. Zo,
[0:45] Speaker 1: dat gebeurt iets
[0:47] Speaker 3: Nou, en daar gaan we in redelijk verband over hebben.
[0:50] Speaker 3: We gaan spreken met Feline Hermans. Goedemiddag. Goedemiddag. Vaker natuurlijk
[0:54] Speaker 3: in de Technoloog geweest. We gaan het hebben over hoe
[0:56] Speaker 3: informatie de wereld zien en vormen. Hé, dat denk ik ook. PHP-lek,
[1:02] Speaker 3: hoe is dat allemaal gegaan? Vierkant Ogen is een boek
[1:04] Speaker 3: dat volgende week uitkomt van jou. Ja, klopt. Daar gaan
[1:07] Speaker 3: we het over hebben. Maar je wil ook nog even
[1:09] Speaker 3: iets pluggen
[1:10] Speaker 1: Ja, we hebben even iets te verkopen. Zo man, jongen.
[1:12] Speaker 1: Niet normaal. Ik heb de eerste drie mogen luisteren. Collega
[1:15] Speaker 1: Maxime Vermeel en ik hebben een podcast gemaakt. Een verhalende
[1:18] Speaker 1: podcastserie over ASML. Dat is toch wel in allerlei opzichten
[1:22] Speaker 1: het meest fascinerende bedrijf wat we hebben in Europa. Dat
[1:26] Speaker 1: is denk ik geen understatement. En ja, dat is een
[1:29] Speaker 1: heel uitgebreid portret geworden. We hebben er twee jaar aan gewerkt.
[1:32] Speaker 1: Iedereen van binnen en buiten het bedrijf gesproken. Noem even
[1:36] Speaker 1: één fantastische anekdote waardoor mensen gelijk hebben.
[1:39] Speaker 3: Ik ga me abonneren op ons ASML.
[1:40] Speaker 1: Ja, wat ik heel leuk vind is... we hebben heel
[1:42] Speaker 1: uitgebreid onderzoek gedaan naar ook de cultuur binnen ASML. En
[1:46] Speaker 1: daar heerst heel erg een cultuur van uitvinden. Maar ook
[1:50] Speaker 1: elkaar de waarheid vertellen. Dus als jij ongelijk hebt op
[1:53] Speaker 1: de inhoud, dan word je dat ook gewoon verteld. En
[1:56] Speaker 1: die cultuur nemen ze ook mee naar buiten. Dus wij
[1:58] Speaker 1: zijn ook bijvoorbeeld bij IMEC geweest. Een heel belangrijk kennisinstituut
[2:01] Speaker 1: in Leuven. Waar ASML al sinds 1984 mee samenwerkt. En die, ja,
[2:07] Speaker 1: dat zijn... in tegenstelling tot de wat lompere Brabanders, de Azemellers...
[2:11] Speaker 1: zijn dat hele bescheiden, lieve Vlamingen... die toch iets wolliger
[2:15] Speaker 1: met elkaar misschien praten. En om dan met de Azemellers
[2:19] Speaker 1: om te gaan... zijn die op cultuurcursus geweest met z'n allen.
[2:23] Speaker 1: Dus de
[2:23] Speaker 4: Belgen gingen op cursus om met de Nederlanders om te gaan...
[2:25] Speaker 1: en niet andersom? Nee, ze zijn samen in een klasje gegaan.
[2:29] Speaker 1: Om het wat te stroomlijnen. Zo zijn ze ook met
[2:32] Speaker 1: de Duitsers van Zeiss natuurlijk... die de spiegels en lenzen maken.
[2:35] Speaker 1: Ook een cultuurklasje. Ook een cultuurklasje. Ja, mega interessant allemaal.
[2:40] Speaker 1: Alles over de technologie de eerste jaren. Je hebt het geluisterd.
[2:43] Speaker 1: Na de eerste drie
[2:44] Speaker 3: het was niet normaal. Ja, fantastisch. Oké, allemaal abonneren. Onze
[2:48] Speaker 3: ASML in je favoriete podcast-app. En dan is iedereen weer blij. Verlienen, mooi.
[2:52] Speaker 3: Je hebt een boek geschreven. En weet je hoeveel AI-boeken
[2:55] Speaker 3: ik opgestuurd krijg en allemaal moet lezen? Daar word je
[2:57] Speaker 3: helemaal gek van. Echt heel veel.
[2:59] Speaker 4: En wat doe je dan? Begin je er dan in?
[3:01] Speaker 4: Of maak je al een selectie voordat je het open doet?
[3:03] Speaker 3: Nou, ik lees een boek of in vijf minuten, of
[3:07] Speaker 3: een kwartier, of een uur. Of ik lees ze helemaal.
[3:09] Speaker 3: Als mensen net zoals jij komen, lees ik ze helemaal.
[3:12] Speaker 3: En ik doe dat altijd op mijn iPad, zodat ik
[3:14] Speaker 3: makkelijk aantekening kan maken. Dat ik het makkelijk kan markeren.
[3:18] Speaker 3: En ik vond je boek... Ik ga gewoon gelijk een
[3:21] Speaker 3: mening geven, want dan moet het brutal. Ik had hem
[3:24] Speaker 3: heel anders voorgesteld. Ik was blij met je boek. Oké, cool.
[3:29] Speaker 3: Anders zou ik het ook zeggen... Ik was er blij mee,
[3:32] Speaker 3: omdat je heel goed laat zien... en daar wil ik
[3:34] Speaker 3: het echt over hebben... Dat informatische software die rule de wereld.
[3:41] Speaker 3: Dat is de belangrijkste stroming. En jij laat in dat
[3:45] Speaker 3: boek zien hoe ze denken. Waar dat vandaan komt. En
[3:49] Speaker 3: dat het niet compleet genoeg is... En dan wil ik
[3:54] Speaker 3: het dus aan jou weten, als het dus wel compleet
[3:56] Speaker 3: bijvoorbeeld is, daar wil ik het vandaag over hebben, hoe
[3:58] Speaker 3: het dan anders zou zijn en wat we missen en
[4:00] Speaker 3: hoe we dat kunnen aanpassen. En dan heb je je
[4:02] Speaker 3: persoonlijke verhaal doorheen, de meeste wist ik al, want je
[4:04] Speaker 3: bent natuurlijk al een paar keer geweest, dat voorbeeld met
[4:06] Speaker 3: die gletsja, een fantastisch voorbeeld. Moet je dat nu even vertellen? Ja,
[4:10] Speaker 3: kom op met die gletsja van jou. Je
[4:12] Speaker 4: hebt
[4:12] Speaker 3: het wel een keer verteld hoor, maar dan weten mensen
[4:14] Speaker 3: het nog een keer.
[4:14] Speaker 4: Anders kunnen mensen die hele aflevering ook nog even terugluisteren.
[4:18] Speaker 4: Het idee daarvan is dat ik las een paper over
[4:20] Speaker 4: feministische glaciologie. Een gletsjerstudie. En daar leggen ze dus uit
[4:24] Speaker 4: dat die studie ook helemaal niet neutraal is. En dan
[4:26] Speaker 4: denk je, ja, ijs is ijs. Maakt eigenlijk niet uit
[4:29] Speaker 4: waar je ijs bestudeert. Maar zij beschrijven heel erg goed
[4:32] Speaker 4: dat de bergen die het meest onderzocht worden... zijn hogere,
[4:36] Speaker 4: moeilijk bereikbaardere bergen. Want dat is stoer. Dan kan je bovenop...
[4:40] Speaker 4: En dan ga je naar beneden en dan kan je
[4:42] Speaker 4: tegen je vrienden zeggen... oh jongens, het was zo hoog
[4:44] Speaker 4: en zo koud. En daar haal je een bepaalde status uit.
[4:47] Speaker 4: En dat gevoel voor status, en ik denk dat iedereen
[4:49] Speaker 4: dat wel herkent... in die wereld en in andere vakgebieden...
[4:53] Speaker 4: dat drijft dus waar onderzoek naar gedaan wordt. Ja, mensen
[4:57] Speaker 4: zijn ook maar mensen en die willen graag dingen doen...
[4:59] Speaker 4: die anderen ook heel stoer vinden. Dus dat vormt dan
[5:03] Speaker 4: wat we weten over de wereld... in een vakgebied zoiets als...
[5:07] Speaker 4: Aardwetenschappen waarvan wij toch denken dat is neutraal.
[5:09] Speaker 1: Heel feitelijk.
[5:10] Speaker 4: Geschiedenis of filosofie waarvan we toch weten dat heeft verschillende perspectieven.
[5:14] Speaker 4: Dit is heel neutraal. Je loopt naar de aardbodem en
[5:16] Speaker 4: je haalt er wat uit. En zelfs zoiets is dus
[5:19] Speaker 4: heel erg door sociale structuur gevormd. Ik vond dat een eye-opener.
[5:22] Speaker 4: En toen heb ik zelf een paper geschreven over diezelfde
[5:25] Speaker 4: soort dynamiek in programmeertalen ontwerp. Maar daar hebben we het
[5:27] Speaker 4: al heel uitgebreid eerder over gehad.
[5:29] Speaker 3: Ja, en dus in informatica moet het wiskundig zijn. Het
[5:32] Speaker 3: moet zo moeilijk mogelijk zijn. Want dan is het interessant.
[5:36] Speaker 3: Dat zijn de
[5:37] Speaker 4: hoge bergen
[5:38] Speaker 3: van
[5:38] Speaker 4: informatica. Complexe programmeertalen en moeilijke algoritmes. Daar gaan mensen lekker
[5:44] Speaker 4: hard op.
[5:44] Speaker 1: Het is ook best wel een persoonlijk boek. Je leest
[5:49] Speaker 1: veel persoonlijke anekdotes. Je bent nu hoogleraar didactiek. Dat hadden
[5:52] Speaker 1: we nog niet gezegd. Van de informatica aan de Vrije
[5:56] Speaker 1: Universiteit in Amsterdam. Ik ben wel benieuwd. Wij kennen jou
[6:01] Speaker 1: al langer. Maar toch even de origin story. Want jij
[6:04] Speaker 1: bent een vrouw in een mannenwereld. Dat kunnen we wel zeggen.
[6:07] Speaker 1: Veel van je boek gaat daar ook over. Wat je
[6:09] Speaker 1: dan tegenkwam. Hoe ging dat vroeger? Kleine Valine die aan
[6:12] Speaker 1: het programmeren gaat. En die... geconfronteerd werd eigenlijk met de mannenwereld.
[6:17] Speaker 4: Ja, ik kwam dus pas heel laat in mijn leven,
[6:19] Speaker 4: heel laat in mijn carrière... liep ik tegen die problemen aan.
[6:22] Speaker 4: Want toen ik jong was, vond ik meteen programmeren heel cool.
[6:25] Speaker 4: Toen ik een jaar of tien was, hadden we een
[6:26] Speaker 4: computer thuis. Ik ging dat programmeren met boekjes uit de bieb.
[6:29] Speaker 4: Ging je codes overtypen en games maken. En toevallig zat
[6:33] Speaker 4: ik op een middelbare school waar een computerclub was. Nou,
[6:36] Speaker 4: was ik wel het enige meisje in de computerclub. Maar
[6:38] Speaker 4: verder paste ik heel goed bij de andere jongens... die
[6:41] Speaker 4: ook allemaal computers soldeerden in hun vrije tijd. En die
[6:44] Speaker 4: gingen goedkope geheugen halen en het zelf bouwen en gamen.
[6:48] Speaker 4: Dus ja, ik was dan wel een meisje, maar ik
[6:50] Speaker 4: voelde me prima op mijn gemak. En toen ging ik studeren.
[6:52] Speaker 4: Toen waren er maar twee meisjes in mijn jaar. Ik
[6:54] Speaker 4: en één ander meisje. Maar dat was ook wel de
[6:57] Speaker 4: tijd van... een slimme meid is op de toekomst voorbereid.
[7:00] Speaker 4: En iedereen, ik ook, had denk ik een beetje het
[7:02] Speaker 4: idee van... feminisme is klaar, de emancipatie is voltooid... zei
[7:06] Speaker 4: toen de staatssecretaris, geloof ik. Dus ja, er zijn wel
[7:09] Speaker 4: weinig beide, maar ja, geen probleem. Ik dacht, ik had
[7:12] Speaker 4: daar geen last van. En heel lang had ik daar
[7:15] Speaker 4: ook niet echt last van. Ja, weet je, een grapje
[7:16] Speaker 4: hier en een dingetje daar...
[7:18] Speaker 1: Dus eigenlijk geloofde jij ook in dat beeld? Zeker. Ik
[7:21] Speaker 1: dacht
[7:21] Speaker 4: als ik maar goed genoeg programmeer... als ik maar mijn
[7:24] Speaker 4: best doe, en ik was er ook goed in... dan
[7:27] Speaker 4: zullen mensen mij accepteren. Dan mag ik erbij horen. Ik
[7:31] Speaker 4: hoor er ook bij. Want ik doe wat jullie ook
[7:34] Speaker 4: allemaal doen. En ja, naarmate je dan ouder wordt... en
[7:37] Speaker 4: ook wel hoger op de carrière ladder komt... merk je
[7:40] Speaker 4: dan toch dat... Wat je ook doet, en ik beschrijf
[7:44] Speaker 4: één anekdote in mijn boek... dat ik solliciteerde om mijn
[7:46] Speaker 4: huidige baan als hoogleraar informatica. En ja, voor mensen die
[7:49] Speaker 4: mij niet kennen, ik heb een programmeertaal gemaakt. Een groot
[7:52] Speaker 4: open source project, dat is beschikbaar in 72 verschillende talen. Ja,
[7:56] Speaker 4: dat is gewoon niet niks.
[7:57] Speaker 2: Hedy
[7:57] Speaker 4: Hedy. En de eerste vraag die in dat sollicitatiegesprek aan
[8:02] Speaker 4: mij gesteld werd... was, ja, leuk Hermans dat je hier
[8:04] Speaker 4: hoogleraar informatica wil worden... maar ben je daar eigenlijk wel
[8:07] Speaker 4: technisch genoeg voor? Nou, dat was één van de momenten
[8:11] Speaker 4: dat ik dacht... het maakt gewoon niet uit wat ik doe.
[8:14] Speaker 4: En wat moet ik dan doen? Twee programmeertalen uitvinden? Ik
[8:17] Speaker 4: ben gepromoveerd in de software engineering aan de TU Delft. Ja,
[8:22] Speaker 4: wat is dit?
[8:23] Speaker 3: Dit is echt
[8:24] Speaker 4: niet oké.
[8:25] Speaker 3: Heb je die persoon daar ooit nog op aangesproken?
[8:28] Speaker 4: Nee, ik heb wel toen de leidinggevende van die persoon...
[8:30] Speaker 4: wat ook mijn leidinggevende werd, gezegd... dat ik me daardoor
[8:35] Speaker 4: niet echt heel erg thuis voelde. En dat ik dat
[8:38] Speaker 4: niet zo fijn vond. En die heeft toen gezegd dat
[8:40] Speaker 4: hij nog wel eens met die andere persoon zou gaan praten.
[8:43] Speaker 4: Ik had gewoon zelf echt niet de behoefte om deze
[8:46] Speaker 4: persoon te fixen. Want hij is ook niet... hij is
[8:51] Speaker 4: ook een product van het systeem. Dus het heeft heel
[8:53] Speaker 4: weinig zin, denk ik, om zo iemand dan tot verantwoording
[8:56] Speaker 4: te roepen. En misschien zegt hij dan, oh ja, dat
[8:58] Speaker 4: hadden we niet zo moeten doen. Maar veel interessanter is
[9:03] Speaker 4: zo'n case naar voren brengen. En het doet helemaal niet
[9:06] Speaker 4: toe wie dat is en hoe dat allemaal ging. Het
[9:09] Speaker 4: interessante is dat zelfs mij gebeurt dit... En ik vertel
[9:12] Speaker 4: dit ook best wel vaak in lezingen... tegen jonge vrouwen,
[9:15] Speaker 4: jonge wetenschappers. Van ja, het is helemaal niet fijn nieuws...
[9:18] Speaker 4: maar het maakt gewoon niet uit hoe goed je bent.
[9:20] Speaker 4: Je zult altijd tegen die vooroordelen aanlopen. En ik denk
[9:23] Speaker 4: dat hier twee losse vooroordelen spelen. Eén, dat ik een
[9:27] Speaker 4: vrouw ben. En twee, dat ik ook een interesse heb in...
[9:31] Speaker 4: Mijn programmeertaal is dus een taal voor lesgeven. En ik
[9:34] Speaker 4: geef daar les mee. Uit vrije wil geef ik les
[9:35] Speaker 4: aan een brugklas. En zeker ook dat tweede vooroordeel. Hebben
[9:39] Speaker 4: mannen ook last van. Ik heb ook een aantal vrienden.
[9:42] Speaker 4: Dat zijn ook makers van programmeertalen voor kinderen. De mannen
[9:45] Speaker 4: van middelbare leeftijd. Die hebben er ook last van. Dat
[9:48] Speaker 4: andere mensen in ons vakgebied zitten. Oh ja, maar dat
[9:51] Speaker 4: is maar voor kinderen. Dat is niet zo
[9:53] Speaker 1: serieus. Het is niet complex genoeg. Het is
[9:54] Speaker 4: complex genoeg, ja. Je maakt het te makkelijk. En die
[9:59] Speaker 4: twee vooroordelen grijpen dan in mijn geval op elkaar in...
[10:02] Speaker 4: dat zowel ik niet als een technisch persoon... gezien word...
[10:05] Speaker 4: om hoe ik eruit zie en wie ik ben... en
[10:07] Speaker 4: dat ik dan ook nog interesse heb in die zachte
[10:09] Speaker 4: kant van de informatie. Dat zijn twee los van elkaar
[10:12] Speaker 4: staande vooroordelen.
[10:14] Speaker 3: We gaan het zo hebben over hoe dat ontstaan is
[10:16] Speaker 3: in de informatica. Dus de wiskundigen willen bewijzen. De ingenieurs
[10:21] Speaker 3: willen bouwen. De onderzoekers willen meten. Maar ik begon natuurlijk
[10:24] Speaker 3: helemaal van... dat de informatici het denken van de wereld bepalen.
[10:29] Speaker 3: Die hebben de macht. Kun je dat schetsen? Welke macht
[10:33] Speaker 3: de informatici hebben
[10:34] Speaker 4: Zeker. Als je debat bent over informatie, ben je altijd machtig.
[10:40] Speaker 4: En in de gewone wereld herkennen we dat en begrijpen
[10:44] Speaker 4: we dat. Dus als je de Volkskrant open doet, dan
[10:46] Speaker 4: weet je... dat je naar de wereld beeld, naar de
[10:48] Speaker 4: wereld kijkt... door de lens van de Volkskrant, redactie. En
[10:52] Speaker 4: de Volkskrant is iets anders dan de Telegraaf en iets
[10:53] Speaker 4: anders dan de NRC. En we begrijpen dat daar iets
[10:57] Speaker 4: achter zit. Mensen die keuzes maken. En dat is duidelijk.
[11:00] Speaker 4: En soms denk je, dit is wel te links of
[11:01] Speaker 4: te rechts... dan ga ik naar een andere krant. Op
[11:04] Speaker 4: dezelfde manier is het natuurlijk zo dat als jij YouTube
[11:06] Speaker 4: of Instagram opent... dan kijk je naar de wereld door
[11:10] Speaker 4: de keuzes van iemand anders. En dat kunnen mensen zijn
[11:13] Speaker 4: die dingen kiezen. Soms, de lange tijd op Facebook was
[11:16] Speaker 4: er een soort featured feed... die mensen met de hand samenstelde.
[11:19] Speaker 4: Dan ben je een soort hoofdredacteur. Maar in het geval
[11:22] Speaker 4: van de automatische algoritme zit daar dan een stapje tussen.
[11:25] Speaker 4: Want een programmeur kiest het algoritme, maar dat algoritme kiest
[11:28] Speaker 4: dan jouw video's uit. Ja. En je krijgt natuurlijk een
[11:30] Speaker 4: hele andere wereld, een hele andere samenleving... als je zegt, nou,
[11:33] Speaker 4: als jij tien kattenfilmpjes hebt gekeken... dan krijg je nog
[11:36] Speaker 4: een kattenfilmpje. Of dat een programmeur zegt, nou, als jij
[11:39] Speaker 4: tien kattenfilmpjes hebt gekeken... dan doe maar een keer een
[11:41] Speaker 4: filmpje van een panda of zo... of van een ijsbeer
[11:44] Speaker 4: of van een papagaai, want dat zijn ook leuke dieren.
[11:47] Speaker 4: Je kunt je heel goed voorstellen dat je een heel
[11:49] Speaker 4: ander soort... mensen maakt in die twee soorten algoritmes. En
[11:54] Speaker 4: wat dan voor dieren geldt... geldt ook voor je politieke voorkeur,
[11:57] Speaker 4: et cetera. Dus die programmeurs die bepalen... tien keer kat
[12:02] Speaker 4: equals elfde kat... die maken een keus... waar wij dan
[12:06] Speaker 4: allemaal vervolgens de wereld door consumeren. En veel mensen, jonge mensen,
[12:09] Speaker 4: oude mensen... zien hun nieuws nu vooral op de socials...
[12:12] Speaker 4: en zien hun nieuws dus met de keuzes van de programmeurs.
[12:16] Speaker 1: Ik denk dat dit, want YouTube bijvoorbeeld... dat voelt als
[12:21] Speaker 1: een neutraal platform, is natuurlijk niet. Maar waar ik dit
[12:24] Speaker 1: bijvoorbeeld heel erg merk is... Als je over X scrolt...
[12:28] Speaker 1: de afgelopen weken waren er wat rellen in Frankrijk... met
[12:31] Speaker 1: extreem links. We weten allemaal waar Elon Musk... de baas
[12:34] Speaker 1: van X op het politieke spectrum staat. En als je
[12:37] Speaker 1: in een halve seconde te lang... naar één tweet over
[12:39] Speaker 1: die rellen keek... dan was je hele tijdlijn... met brandende
[12:42] Speaker 1: kerktorens en politieauto's... die door de straten scheurden. En branden overal...
[12:47] Speaker 1: alsof echt heel Frankrijk in de brand stond. En dat
[12:51] Speaker 1: is natuurlijk inderdaad... hoe dat algoritme is afgesteld. Bepaalde dingen...
[12:55] Speaker 1: Er worden heel duidelijke keuzes gemaakt.
[12:59] Speaker 4: Maar wat jij daar zegt is ook de spijker op
[13:00] Speaker 4: zijn kop. Bij een krant of een radiostation. We weten
[13:04] Speaker 4: dat die een bepaalde kleur hebben. Soms zeggen ze dat
[13:06] Speaker 4: ook van zichzelf. Maar zo'n algoritme voelt heel neutraal. En
[13:11] Speaker 4: er is ook geen loket. Als jij denkt, die volkskrant
[13:14] Speaker 4: wordt me echt de links. Dan kan je er naartoe.
[13:16] Speaker 4: Je kan een brief schrijven. Of je kan je vastlijmen
[13:18] Speaker 4: aan de beurs. Dat kan echt niet. Er is een
[13:21] Speaker 4: niet al te grote afstand tussen jou en degene die
[13:24] Speaker 4: die keuzes maakt. En degene die die keuzes maakt, voelt
[13:27] Speaker 4: zich daar ook verantwoordelijk voor. Als honderden mensen hun abonnement opzeggen,
[13:30] Speaker 4: dan denkt de krant...
[13:31] Speaker 3: Ja, maar je maakt in je boek ook het onderscheid
[13:33] Speaker 3: tussen de persoon die het programmeert... tussen Elon Musk, dus
[13:39] Speaker 3: dat onderscheid, of Mark Zuckerberg.
[13:41] Speaker 4: Ja, ik denk dat dat echt een relevant onderscheid is.
[13:44] Speaker 4: Want ja, heel veel mensen sturen mij boeken toe. De
[13:46] Speaker 4: laatste tijd zijn er best wel veel boeken verschenen... over
[13:49] Speaker 4: de top, de techbrood. Daarvan zien we nu best wel van... oh,
[13:53] Speaker 4: wacht eens even, dat zijn een beetje akelige lui... en
[13:56] Speaker 4: ze stonden bij de inauguratie van Trump II... toch wel
[13:59] Speaker 4: erg haantje de voorste te wezen... Maar dan lijkt het
[14:03] Speaker 4: alsof dat het probleem is. En dat is een probleem.
[14:06] Speaker 4: Maar een probleem is ook dat daar nog een hele
[14:09] Speaker 4: groep mensen onder zit... die gedeeltelijk ook die denkbeelden hebben
[14:15] Speaker 4: van de bazen. Want anders waren ze daar misschien niet meer.
[14:18] Speaker 4: En die ook dus dat heel erg wiskundige ingenieursmentaliteit... waar
[14:23] Speaker 4: we het misschien nog meer over gaan hebben... die dat
[14:25] Speaker 4: als denkbeeld hebben, die zijn ook nodig. om die software
[14:29] Speaker 4: te bouwen. Dat doet zo'n techbaas niet alleen. Daar zijn
[14:31] Speaker 4: ook programmeurs gewoon
[14:32] Speaker 3: voor. Ja, dat klopt. Maar hoe zou het dan... Dus
[14:39] Speaker 3: als je in de informaticaopleiding al een breder beeld geschetst
[14:43] Speaker 3: zou zijn... dat je bewust van bent dat je in
[14:46] Speaker 3: een bepaalde richting programmeert... de maakbaarheid en dat je zo
[14:50] Speaker 3: lang mogelijk op het platform moet blijven... dan zou dat
[14:53] Speaker 3: anders zijn als je gewoon... een programmeur ben. Als Mark
[14:57] Speaker 3: Zuckerberg zegt... je moet zo, dan doe je het gewoon zo.
[14:59] Speaker 3: Er is
[15:00] Speaker 4: natuurlijk wel heel veel macht. Als jij zelf iets maakt...
[15:05] Speaker 4: kun je heel veel keuzes ook wel maken. Dus je
[15:08] Speaker 4: hebt daar wel als werknemer... toch ook iets van invloed op.
[15:11] Speaker 4: Zeker wat verder terug in de tijd. Nu zijn die
[15:14] Speaker 4: bedrijven gigantisch. Dus er zijn echt wel keuzes gemaakt. En
[15:17] Speaker 4: ook moet je niet vergeten dat programmeurs... tot in ieder
[15:20] Speaker 4: geval twee of drie jaar geleden... toen de echte AI-programmeercode-boom kwam...
[15:23] Speaker 4: enorm veel financiële macht hadden. Die werden van het ene
[15:26] Speaker 4: naar het andere techbedrijf overgekocht. Dus stel je voor, ik
[15:30] Speaker 4: geef wel eens het voorbeeld van de Manosphere... al die
[15:32] Speaker 4: filmpjes die daar dan naar boven komen... Stel je even
[15:35] Speaker 4: voor dat door het algoritme wat geprogrammeerd was... dat er
[15:38] Speaker 4: alleen maar feministische filmpjes naar boven zouden komen... die allemaal
[15:41] Speaker 4: zeggen van, nou ja, we hebben 500 jaar mannen aan
[15:43] Speaker 4: de top gehad... nu vrouwen, mannen moeten naar het aanrecht,
[15:46] Speaker 4: wij zijn aan de beurt. Stel je voor dat dat
[15:47] Speaker 4: dus wel naar boven zou komen drijven... dan denk ik
[15:50] Speaker 4: dat de programmeurs ofwel zelf waren gaan draaien... aan de
[15:53] Speaker 4: ingewikkelde knopjes van, oh, dan maken we het wat anders...
[15:55] Speaker 4: Of hadden gezegd, hou maar, wacht eens even. Als dit
[15:58] Speaker 4: zo doorgaat, dan neem ik ontslag bij Facebook... en dan
[16:00] Speaker 4: ga ik wel bij Instagram werken. Want ze hadden zoveel
[16:03] Speaker 4: financiële macht... dat dat toen heel realistisch was om in
[16:06] Speaker 4: verzet te komen. Dus ik denk dat je naar de
[16:08] Speaker 4: manosfeer moet kijken... en moet zeggen, de bazen zijn de schuld.
[16:12] Speaker 4: De endotate-achtige mensen die de content maken... ja, die zijn
[16:15] Speaker 4: ook de schuld. En kapitalisme is de schuld. Maar de
[16:17] Speaker 4: mensen die het maken, die... Zijn tot op zekere hoogte
[16:21] Speaker 4: met die denkbeelden eens. Anders waren ze eerder in verzet gekomen.
[16:24] Speaker 4: En het was echt niet de situatie. Maar anders kan
[16:26] Speaker 4: ik mijn kinderen niet voeren. Want er is geen baan
[16:30] Speaker 4: voor mij
[16:30] Speaker 1: Wat je eigenlijk ook schrijft. Is dat die programmeurs. Die
[16:34] Speaker 1: maken allerlei keuzes. Zij zijn opgeleid om te programmeren. Om
[16:37] Speaker 1: code te schrijven. Maar zij maken in de eerste plaats
[16:40] Speaker 1: commerciële keuzes. Dat hoeft nog niet super schadelijk te zijn.
[16:43] Speaker 1: Maar ook juridisch, ethische keuzes. En dat zijn vakgebieden waar
[16:47] Speaker 1: ze helemaal niets mee te maken
[16:48] Speaker 4: hebben. Je vroeg in mijn boek al het voorbeeld van YouTube.
[16:51] Speaker 4: In het begin is het, mensen willen filmpjes uploaden... en
[16:55] Speaker 4: andere mensen kijken die filmpjes als een puur technisch probleem.
[16:58] Speaker 4: Waar gaan we die opslaan? Op welke databases en servers enzovoort.
[17:02] Speaker 4: Maar op een gegeven moment krijg je al vragen als...
[17:04] Speaker 4: iemand upload iets wat illegaal is, iets wat niet mag...
[17:08] Speaker 4: Aan welke wet gaan we die houden? Aan onze Amerikaanse wet?
[17:12] Speaker 4: Aan de wet van waar die persoon zit? Aan de
[17:14] Speaker 4: wet van die persoon die het filmpje kijkt... die mag
[17:17] Speaker 4: in zijn land niks illegaals te zien krijgen? En dan
[17:20] Speaker 4: maak je dus al een keus over iets waar je
[17:22] Speaker 4: helemaal geen verstand van hebt. En ook vaak niet zo'n interesse. Ja,
[17:26] Speaker 4: maar daar gaan wij toch niet over? Ja, als mensen
[17:29] Speaker 4: een probleem hebben, dan moeten ze er maar aangifte doen... Nee,
[17:32] Speaker 4: maar je hebt misschien wel ook als platform een faciliterende rol.
[17:35] Speaker 4: En inderdaad ook allerlei soorten ethische keuzes... over hoe lang
[17:39] Speaker 4: moeten mensen erop mogen. Is het niet verstandig dat hij
[17:41] Speaker 4: na drie uur zegt... zoals Netflix zegt van are you
[17:44] Speaker 4: still watching? Misschien zou YouTube ook gewoon na twee uur
[17:48] Speaker 4: zijn je douchemuntjes op... en gaan maar even naar buiten.
[17:50] Speaker 4: Dat zijn dingen waarvan je zou kunnen zeggen... dat ze
[17:53] Speaker 4: goed zouden zijn of beter voor
[17:54] Speaker 3: mensen
[17:55] Speaker 4: En die keuzes maken programmeurs dus ook.
[17:57] Speaker 3: Het voorbeeld is ook een fundamenteel kapitalistisch fout. Want je
[18:01] Speaker 3: hebt je aandeeltjes in meta en dat groeit lekker. En
[18:05] Speaker 3: je denkt, ik wil ook mijn kinderen laten studeren. Dus
[18:07] Speaker 3: dat zit natuurlijk heel erg in onze maatschappij.
[18:10] Speaker 4: Dus kapitalisme
[18:12] Speaker 3: is ook een
[18:13] Speaker 4: probleem. Maar ik denk dat we bij veel andere beroepen...
[18:17] Speaker 4: toch wel mensen aan een hogere ethische standaard houden. Als
[18:22] Speaker 4: jij een jurist bent of een dokter... dan zeggen we
[18:25] Speaker 4: van ja... mensen worden ook dokter of advocaat... om lekker
[18:29] Speaker 4: veel geld te verdienen. Prima, dat mag van mij. Maar
[18:32] Speaker 4: we hebben gedragsregels... formeel en informeel... waar je je aan
[18:37] Speaker 4: hebt te houden. Want een dokter of een jurist... Maakt
[18:40] Speaker 4: de samenleving. En heeft een verantwoordelijkheid naar mensen toe. Er
[18:43] Speaker 4: zijn heel veel discussies over. Met Ines Wesky vrij recent.
[18:48] Speaker 4: Wat moet een advocaat willen en niet mogen. Daar veranderen
[18:51] Speaker 4: we als samenleving in. Dat soort gesprekken. Dat heb je
[18:56] Speaker 4: nooit over programmeurs. Dus ja natuurlijk is ook het probleem kapitalisme.
[19:00] Speaker 4: Maar we moeten ook. onze vraag stellen, ja, maar wat
[19:03] Speaker 4: is eigenlijk professioneel gedrag voor een programmeur? En dan is
[19:06] Speaker 4: het antwoord wat ik dus van mijn vakgebied gehoord heb,
[19:09] Speaker 4: 25 jaar, waar ik op een gegeven moment heel erg
[19:11] Speaker 4: moe van werd, is, ja, maar wij programmeren alleen. Dat
[19:13] Speaker 4: is ons probleem niet. Ja,
[19:14] Speaker 3: maar waarom dat ze dat niet snappen? Precies wat Daniel zei, juridische,
[19:18] Speaker 3: ethische problemen waar je tegenkomt, en wat jij ook net zei,
[19:22] Speaker 3: waarom zit dat er niet in? Ja
[19:24] Speaker 4: maar dat is allemaal alfa, Ben. Dat is een beetje
[19:26] Speaker 4: alfa wetenschappen, filosofie en zo, geschiedenis. Ja, maar dat kan iedereen.
[19:31] Speaker 4: Hoef je ook alleen maar cultuur en maatschappij... of economie
[19:34] Speaker 4: en maatschappij voor te kiezen op de middelbare school. Iedereen
[19:37] Speaker 4: kan dat. Maar wij, het neusje van de zalm... Wij
[19:41] Speaker 4: kunnen die alfa... De top van de gletsjer. Wij
[19:44] Speaker 5: kunnen daar naartoe klimmen.
[19:45] Speaker 4: Dus ze zien dat niet als vaardigheden. En dat is
[19:48] Speaker 4: ook in die cultuur zo, die enige status opleveren... Dat
[19:52] Speaker 4: wordt dan de zachte informatie. genoemd. De zachte kant van
[19:57] Speaker 4: de informatica. En dat wordt sociaal gezien zo gebagataliseerd. Ik
[20:01] Speaker 4: noem een andere anekdote. Toen ik studeerde in Eindhoven in
[20:05] Speaker 4: de jaren 2000... Er was een opleiding Thema Techniek en Maatschappij.
[20:09] Speaker 4: Omdat de TU al toen bedacht van... wij hebben ook
[20:11] Speaker 4: als TU die verantwoordelijkheid. Goed zo. En dan kwam je
[20:15] Speaker 4: daar op de introductieweek. Jullie weten wat ik nu ga zeggen,
[20:18] Speaker 4: maar mag ik dat zeggen? Of krijg ik dan explicit
[20:20] Speaker 4: op Spotify als we scheldwoorden gebruiken?
[20:22] Speaker 3: Nou, dan krijg ik
[20:23] Speaker 4: een piepje. Dan krijg je een piepje, oké. Dus, je
[20:25] Speaker 4: kwam nog op de introductieweek en die opleiding heette Thema.
[20:27] Speaker 4: En wat riepen alle mensen, mannen dan, bij alle bierfeesten?
[20:32] Speaker 4: Thema is kut. Thema is kut. Nou, daar kwam je
[20:35] Speaker 4: binnen dus. Je druk maken over techniek en maatschappij, dat
[20:39] Speaker 4: is piep. En dat is en voor meisjes en gewoon
[20:42] Speaker 4: wordt niet serieus genomen. En de paar vakken die we
[20:45] Speaker 4: dan hadden over ethiek... kwamen altijd van die faculteit. Want
[20:49] Speaker 4: daar zaten de professoren die over techniek en maatschappij dachten.
[20:53] Speaker 4: Nou ja, dan hadden wij al een week lang gehoord
[20:54] Speaker 4: dat dat was... Voor douches. Dus dat werd dan zo
[21:00] Speaker 4: niet serieus genomen. En ja, dat is natuurlijk wel, oké,
[21:02] Speaker 4: dat is één plek... maar dat is echt wel symptomatisch
[21:05] Speaker 4: voor die cultuur. Dat het is niet interessant. Maar wacht
[21:08] Speaker 4: even
[21:09] Speaker 3: als je nu naar een informaticaopleiding gaat... is toch wel
[21:12] Speaker 3: veranderd hopen? Toch precies hetzelfde?
[21:15] Speaker 2: Dan snappen die
[21:16] Speaker 3: gasten, die hoogleren het toch helemaal niet? Die snappen het
[21:18] Speaker 3: sowieso natuurlijk niet, want die zijn veel te... Die snappen
[21:20] Speaker 3: er dan toch niks van?
[21:21] Speaker 4: Nee, maar die zijn ook door die pijplijn gekomen. Dus
[21:25] Speaker 4: die vinden dat zelf niet interessant. Ja,
[21:26] Speaker 3: maar je wordt toch ouder, bewuster, je gaat toch lezen...
[21:28] Speaker 3: je
[21:29] Speaker 4: snapt toch hoe de wereld in elkaar zit
[21:30] Speaker 3: Maar
[21:30] Speaker 4: dus niet als je in de informatica zit. Dat schrijf
[21:32] Speaker 4: ik ook in mijn boek, een internationaal informatica curriculum... uit
[21:35] Speaker 4: 2023
[21:37] Speaker 4: met 17 kennisgebieden. Nou, er zit alles in, AI, algoritmes
[21:43] Speaker 4: en wiskunde enzovoorts. Dat zit er 16 keer in. En
[21:46] Speaker 4: dan is er nog één kennisgebied, en dat is dan society, ethics...
[21:50] Speaker 4: en de profession, allemaal bij elkaar in één bullet point.
[21:54] Speaker 4: En een aantal Amerikaanse wetenschappers hebben dan gekeken... wat doen
[21:57] Speaker 4: mensen daar dan in? Dat gaat dan vooral dus over
[22:00] Speaker 4: de profession. Ja, GDPR, weet je, breek niet de wet.
[22:04] Speaker 4: Dat is ook belangrijk dat je dat weet. Maar daar
[22:06] Speaker 4: zit dan nog even society en ethics bij ingebakken. En
[22:09] Speaker 4: heel veel plekken, ook in Nederland. Ik weet van een
[22:11] Speaker 4: universiteit in Nederland... dat een collega van mij die daar werkt,
[22:14] Speaker 4: die zei... goh, ik wil toch eigenlijk dat curriculum wat
[22:17] Speaker 4: verbreden op die universiteit. Ja, wat zei haar opleidingsdirecteur? Maar ja,
[22:21] Speaker 4: wij volgen dit internationale curriculum... wat door honderden professoren samen
[22:26] Speaker 4: gemaakt is. En dat is wat dat is. En dan
[22:29] Speaker 4: krijg je dus een soort kip-ei-probleem... waarbij iedereen die dat
[22:33] Speaker 4: gestudeerd heeft... Denkt eigenlijk zo. Want anders, kijk naar mijn
[22:37] Speaker 4: eigen persoonlijke verhaal... dan voel je je daar niet echt thuis.
[22:40] Speaker 4: Dus wie overblijft, is een van die zestien bullets... een
[22:43] Speaker 4: van die ingewikkelde dingen aan het doen. En als er
[22:45] Speaker 4: dan mensen komen die zeggen, ja, maar wij willen verbreden...
[22:48] Speaker 4: dan passen die daar niet bij. En dat zijn dan
[22:51] Speaker 4: ook vaker vrouwen, vaker mensen, niet-witte mensen... omdat die ook
[22:55] Speaker 4: vaker de problemen van software voelen... op zichzelf of op
[22:59] Speaker 4: hun gemeenschap... die dan ook dubbel gemarginaliseerd weer worden. Dus ja,
[23:04] Speaker 4: als je dan zo'n curriculum uit 2023, wat echt heel
[23:06] Speaker 4: recent is, pakt en dan denk je, ja oké
[23:08] Speaker 4: ik weet dat ik 25 jaar geleden op de universiteit
[23:10] Speaker 4: zat als student, maar er is eigenlijk heel weinig verbeterd.
[23:14] Speaker 3: Ik noemde net al die stromingen. Daar heb je het
[23:16] Speaker 3: over in je boek, over die wiskundigen die willen bewijzen,
[23:19] Speaker 3: ingenieurs die willen bouwen, onderzoekers die willen meten. Dat zijn
[23:21] Speaker 3: de drie stromingen. Is eentje dominant?
[23:24] Speaker 4: Dat wisselt een beetje door de tijd heen. Dus we
[23:28] Speaker 4: hebben net, ik weet niet wat we de vorige hype
[23:31] Speaker 4: kunnen noemen, maar een vorige hype was Big Data en
[23:33] Speaker 4: Data Science binnen de informatica. Toen werd dat metadeel weer
[23:38] Speaker 4: wat groter. Toen begonnen er minoren en nieuwe masteropleidingen rondom
[23:42] Speaker 4: data science. En dat is dus echt... Het doel van
[23:45] Speaker 4: informatica is data in kaart brengen. En in het Nederlands
[23:48] Speaker 4: hoor je dat ook mooi. En dat woord informatica. In
[23:51] Speaker 4: het Engels is het computer science wat breder. Dus door
[23:54] Speaker 4: de tijd heen is het soms wat wiskundiger. Soms wat
[23:56] Speaker 4: meer bouwen. En het ligt ook een beetje aan waar
[23:58] Speaker 4: je studeert. Als je op een TU zit zul je
[24:00] Speaker 4: meer de engineering mentaliteit meemaken. Als je op een... een
[24:05] Speaker 4: gewone universiteit even zit, Utrecht of Nijmegen of zo... daar
[24:08] Speaker 4: zijn ze vaak wat minder ingenieurswetenschap en wat meer wiskunde.
[24:11] Speaker 4: Dus het verschilt een beetje, maar dat zijn dus echt inderdaad...
[24:14] Speaker 4: de drie manieren van kijken naar de informatica. Ofwel we
[24:17] Speaker 4: bewijzen dat een algoritme echt werkt, de wiskunde... of we
[24:20] Speaker 4: zijn lekker computers of algoritmes aan het bouwen... of we
[24:24] Speaker 4: zijn data aan het gebruiken om de wereld in kaart
[24:27] Speaker 4: te brengen
[24:28] Speaker 1: Ik vind het wel opmerkelijk dat daar eigenlijk... Jij hebt
[24:31] Speaker 1: de ervaring van 25 jaar geleden... en je loopt nog
[24:34] Speaker 1: steeds bij de universiteit rond... dat er zo weinig veranderd
[24:38] Speaker 1: in is. Want wat er in 25 jaar namelijk wel
[24:40] Speaker 1: veranderd is... is dat programmeurs van relatief in de marge... nerds, interessant...
[24:48] Speaker 1: ineens tot misschien wel de meest invloedrijke beroepsgroep... van ons
[24:53] Speaker 1: allemaal zijn gegaan.
[24:54] Speaker 2: Zeker.
[24:54] Speaker 1: In feite zijn het, waar je vroeger een journalist had...
[24:57] Speaker 1: die heel veel dingen kon bepalen, wat je op tv
[24:59] Speaker 1: hoorde of in de krant... zijn dat nu de nerds,
[25:03] Speaker 1: de programmeurs... Ik vind het heel opvallend dat daar eigenlijk...
[25:07] Speaker 3: Geen
[25:07] Speaker 4: innovatie
[25:08] Speaker 4: Nee, en dat er dus weinig tegenkracht ook georganiseerd is.
[25:12] Speaker 4: Zowel binnen als buiten. Ja, dat roep ik dan met
[25:14] Speaker 4: mijn boekje een beetje te bereiken. Maar dat heeft denk
[25:18] Speaker 4: ik het meeste te maken met... dat het nou eenmaal
[25:21] Speaker 4: al zo is. En mensen die dat leuk vinden, die
[25:23] Speaker 4: blijven daarin. En ook wel, die gletsjerdynamiek wordt ook tegen
[25:28] Speaker 4: gewone mensen gebruikt. Zeg maar even. Ja. Dat noem ik
[25:31] Speaker 4: ook Erik Smit, de vorige baas van Google. Die zei, ja,
[25:34] Speaker 4: overheden en gewone mensen, normal people aren't ready, zei Erik Smit.
[25:38] Speaker 4: Dus jullie, niet-programmeurs, jullie moeten je niet met de digitale
[25:42] Speaker 4: wereld bemoeien. Dit ging dan specifiek over AI, over chatbots.
[25:45] Speaker 4: Want dat snappen jullie toch niet. Dus andere mensen kunnen
[25:49] Speaker 4: wel kritiek hebben. En er zijn heel veel wetenschapsfilosofen die
[25:52] Speaker 4: dit ook aan hebben gekaard. En linguisten en filosofen. En
[25:55] Speaker 4: historici van de informatica die hierover hebben geschreven. Maar ja,
[25:59] Speaker 4: dat is niet kennis die dan bij die informatici enige
[26:01] Speaker 4: indruk maakt. En vaak ook bij andere mensen niet. Bij
[26:04] Speaker 4: journalisten bijvoorbeeld. Dat zie je nu heel goed in de chatbot-hype. Ja,
[26:09] Speaker 4: dan is er weer eens iets. En wie bellen ze
[26:10] Speaker 4: dan op? Ja, dan zijn we
[26:12] Speaker 2: altijd
[26:12] Speaker 4: aan het vragen hoe goed het gaat met de chatbots.
[26:16] Speaker 4: Omdat dat toch gezien wordt als een sterkere bron. Want
[26:19] Speaker 4: hij kan het bouwen. Dan iemand die zegt, vanuit historisch perspectief...
[26:24] Speaker 4: kunnen we misschien puntje, puntje, puntje concluderen. Of ja, maar
[26:27] Speaker 4: filosofisch gezien is er nog wel wat op af te dingen.
[26:30] Speaker 4: Dat is al... Een ongelijke wedstrijd in de perceptie van
[26:34] Speaker 4: het publiek. En dus ook wel een beetje van de journalistiek.
[26:37] Speaker 4: Waar we toch iemand van de techniek bellen
[26:39] Speaker 4: Die het echt snapt.
[26:41] Speaker 3: Ja, terwijl je juist iemand die breder is zou moeten bellen.
[26:45] Speaker 3: Want niet alleen bouwen. Maar bouwen heeft iets... Ja, dat
[26:47] Speaker 3: is die gletsjer natuurlijk weer.
[26:49] Speaker 4: Ja, dat is die gletsjer. En ook wel Emily Bender,
[26:52] Speaker 4: bekende linguist... van de term stochastic parrot, komt van haar.
[26:56] Speaker 4: En dan zeggen dus echt die techbro's over haar, een linguist...
[27:00] Speaker 4: van ja, wat weet zij nou van taal? En aan
[27:03] Speaker 4: de ene kant kan je denken...
[27:04] Speaker 2: absurd
[27:05] Speaker 4: statement dat nergens op slaat. Maar als je die denkwijze begrijpt...
[27:09] Speaker 4: dan is het 100% logisch. Want die denkwijze is... je
[27:12] Speaker 4: begrijpt iets pas als je het kan bouwen. En een
[27:16] Speaker 4: linguist kan geen taalmodel bouwen. Dat is ook hun doel
[27:18] Speaker 4: helemaal niet. Dat kunnen ze niet, dus mogen ze niks
[27:22] Speaker 4: over taalmodellen zeggen. Dat is die manier van denken dat
[27:26] Speaker 4: bouwen het moeilijkste is. Kritiek hebben, dat kan iedereen. Iedereen
[27:31] Speaker 4: kan een beetje van de zeilen en zeggen... volgens mij
[27:33] Speaker 4: staat die boekenplank hartstikke scheef. Maar ik heb hem gebouwd
[27:37] Speaker 3: stil jij. Dus waarom is volgens jou ethiek, recht, filosofie moeilijker...
[27:45] Speaker 4: Ik denk niet dat het moeilijker is. Ik denk dat
[27:46] Speaker 4: het een aanvullend perspectief is. Maar voor de programmeurs lijkt
[27:50] Speaker 4: het makkelijker... en daardoor wordt het niet als belangrijk gezien.
[27:53] Speaker 4: Ik heb dat niet gestudeerd. Ik weet niet of dat
[27:55] Speaker 4: makkelijker of moeilijker is. Maar ik denk dat het goed
[27:57] Speaker 4: is als we naar de democratie kijken... vanuit verschillende invalshoeken.
[28:02] Speaker 3: Het verschil is, het is niet 0 of 1. Het
[28:05] Speaker 3: is geen duidelijkheid. Het is grijs. Soms is het A,
[28:09] Speaker 3: soms is het B. En dat vindt natuurlijk iemand die
[28:11] Speaker 3: programmeert oorspronkelijk lastig.
[28:14] Speaker 4: Dat is het exact. Dus laten we het teruggeven naar
[28:17] Speaker 4: dat aanraadalgoritme van YouTube. Wat is het beste algoritme? Dus
[28:21] Speaker 4: dat kunnen ze meten met wat is het snelste. Naast
[28:23] Speaker 4: een stopwoordje zeggen ze ja, dat is het snelste. Maar
[28:26] Speaker 4: als we nu vragen, welk algoritme maakt een betere wereld? Moeilijk.
[28:32] Speaker 4: En wat
[28:32] Speaker 3: is beter? Een betere
[28:33] Speaker 4: wereld voor wie? En dat zie je ook heel goed,
[28:35] Speaker 4: vind ik, in de dynamiek rondom AI... en dan waardegedreven AI.
[28:41] Speaker 4: Die Amerikaanse techbro's, die wantrouwen we een beetje... want dat
[28:43] Speaker 4: zijn allemaal wel echte Trump-buddies. Zeggen we, nee, maar we
[28:46] Speaker 4: moeten Europese of Nederlandse AI... met onze waarde hebben. En
[28:50] Speaker 4: als ik dat hoor, ik krijg dan dus echt een
[28:52] Speaker 4: jeuk op zo'n plekje... op mijn rug waar ik zo
[28:53] Speaker 4: niet bij kan... Want dan denk ik, dat is hetzelfde probleem.
[28:57] Speaker 4: Er is niet een Europese waarde of een Nederlandse waarde.
[29:02] Speaker 4: Dat bestaat helemaal niet. Het idee van de samenleving is,
[29:05] Speaker 4: van onze Nederlandse samenleving in ieder geval... dat er mensen
[29:08] Speaker 4: zijn met andere waarden en dat we die in hun
[29:11] Speaker 4: waarden laten. We hebben katholieken en hervormden en gereformeerden hadden
[29:15] Speaker 4: we vroeger. En nu hebben we allerlei andere soorten verschillende
[29:18] Speaker 4: bevolkingsgroepen bij elkaar... En we proberen zoveel mogelijk met elkaar
[29:22] Speaker 4: te leven... ook al hebben we niet dezelfde waarde. Maar
[29:25] Speaker 4: hoe ga je dat dan
[29:26] Speaker 3: bouwen? Ja
[29:27] Speaker 4: precies. Maar dan krijgen ze een soort koortsluiting.
[29:30] Speaker 3: Hoe gaan
[29:30] Speaker 4: we dat dan bouwen? Nou ja, dat kan
[29:33] Speaker 3: dus niet
[29:34] Speaker 4: Dus soms moet je, en dat is ook een beetje
[29:36] Speaker 4: een van de conclusies van mijn boek... soms moet je
[29:38] Speaker 4: de conclusie trekken... dit probleem is niet een probleem wat
[29:43] Speaker 4: je op kan lossen met technologie... Dit is een probleem.
[29:47] Speaker 4: wat altijd een probleem zal blijven. Hoe mensen met elkaar samenleven. Ja,
[29:52] Speaker 4: iemand wil met een man trouwen, een man. En een
[29:54] Speaker 4: andere man wil met een vrouw trouwen. En andere mensen
[29:56] Speaker 4: willen gezellig met z'n vieren samenwonen. Ja, dat is... Hoe
[29:59] Speaker 4: gaan we er eigenlijk mee om? Ja, ik vind het
[30:01] Speaker 4: eigenlijk een beetje vervelend... dat mijn buurman altijd om elf
[30:03] Speaker 4: uur s'avonds keiharde muziek speelt. Maar ja, hij is wel
[30:06] Speaker 4: ook verder een gezellige gast. Hoe... Deze teleologie is daar...
[30:10] Speaker 3: Nee, maar goed, dit vertalen naar het YouTube-algoritme
[30:14] Speaker 4: Ja. Dit vertalen...
[30:15] Speaker 3: Hoe?
[30:15] Speaker 4: Dus wat... In sommige gevallen beter zou zijn, denk ik,
[30:19] Speaker 4: is zoiets niet maken
[30:21] Speaker 3: Geen algoritme.
[30:22] Speaker 4: Geen algoritme. En dan denk je ook, oh maar, geen algoritme.
[30:26] Speaker 4: Maar oude social media had natuurlijk ook niet
[30:28] Speaker 3: een
[30:28] Speaker 4: algoritme. Oude YouTube was gewoon, dit is een linkje en
[30:32] Speaker 4: je klikte op het linkje. En dan zag je het filmpje.
[30:34] Speaker 4: En oude Twitter en Facebook, dan zag je de berichtjes
[30:37] Speaker 4: van je vrienden op de tijd georganiseerd. En dan, ja,
[30:41] Speaker 4: soms mist je eens een keer iets en niet alles
[30:43] Speaker 4: was even boeiend.
[30:44] Speaker 1: Dus dat
[30:45] Speaker 4: kan wel
[30:45] Speaker 1: Nee, ja
[30:46] Speaker 4: nee.
[30:46] Speaker 1: We hebben zowel Mastodon als Blue Sky geprobeerd destijds. Wat
[30:51] Speaker 1: vrij algoritme wars is, zeg maar. Weinig algoritme, een algoritmische tijdlijn.
[30:57] Speaker 1: Ik weet ook dat ik in jouw geval niet gered ben.
[31:01] Speaker 1: Het is wel echt saai. Het is echt saai
[31:04] Speaker 3: De wereld is ook saai soms. Soms wel. Dat is
[31:07] Speaker 3: ook de
[31:08] Speaker 1: complexiteit van de wereld. De keerzijde ervan is dus ook...
[31:11] Speaker 1: dat je de interessante dingen die wel heel leuk zijn
[31:15] Speaker 1: voor je... om mee te krijgen, los van alle drek...
[31:18] Speaker 1: Dat is ook de reden dat ik nog op X zit,
[31:19] Speaker 1: heel eerlijk gezegd.
[31:20] Speaker 3: Ja, want dat is nu een bepaald café... waar het
[31:26] Speaker 3: interessant is voor als je AI volgt.
[31:29] Speaker 1: Soms loop je de verkeerde
[31:30] Speaker 3: kroeg in en
[31:30] Speaker 1: krijg je... Dan
[31:30] Speaker 3: denk je, oh, wacht, hier staan alle Franse kerktogels aan
[31:33] Speaker 3: de brand. Maar het is geen marktpijn meer, het zijn
[31:35] Speaker 3: nu gewoon specifieke cafés af en toe. Het is nu
[31:37] Speaker 4: meer zoals een oude krant, of zoals een krant... van, oké,
[31:41] Speaker 4: dit is een bepaalde kleur. Je weet dat je daar
[31:44] Speaker 4: binnenloopt en dat is dan wat je consumeert... Dus ja,
[31:46] Speaker 4: het heeft dan als keerzijn. En dit is nou precies het,
[31:49] Speaker 4: aan de ene kant dit, aan de andere kant dat...
[31:50] Speaker 4: wat niet zo goed in de digitale wereld past. Ja,
[31:53] Speaker 4: dan heb je niet een opruimte algoritme. Ik zit er
[31:56] Speaker 4: ook lang niet zoveel op, op Mastodon... want het is
[31:58] Speaker 4: helemaal niet zo verslavend. Dan denk ik soms wel, ik
[32:00] Speaker 4: heb al een week niet op Mastodon gekeken. Dat komt
[32:02] Speaker 4: omdat het niet verslavend is. En dat heeft dus voor-
[32:04] Speaker 4: en nadelen. Maar dan denk je ook wel, ja, dat
[32:06] Speaker 4: is het leven, weet je. Mensen willen zo vaak dingen tegelijk. Ja,
[32:10] Speaker 4: ik wil nog een wijntje op het terras, want het
[32:11] Speaker 4: is heel gezellig. Maar ik wil ook morgen sporten. Nu
[32:13] Speaker 4: moet ik een afweging maken tussen twee dingen die ik
[32:16] Speaker 4: allebei leuk vind. Dat is het leven,
[32:18] Speaker 3: man. Ik vind het met het algoritme van YouTube helder.
[32:22] Speaker 3: Kun je nog een voorbeeld van eerder noemen... dat informatici
[32:26] Speaker 3: iets geprogrammeerd hebben, iets gemaakt hebben... waarbij duidelijk een... in
[32:31] Speaker 3: een bepaalde richting is gekozen... en niet de complexiteit van
[32:35] Speaker 3: de samenleving meegenomen.
[32:36] Speaker 4: Wil ik een heel ander voorbeeld geven, daar zeg ik
[32:38] Speaker 4: weinig over in mijn boek... dus die is nog exclusiever,
[32:41] Speaker 4: over Linux als besturingssysteem. Dus voor mensen die er niet
[32:44] Speaker 4: helemaal in zitten... Linux is een open source alternatief voor Windows...
[32:48] Speaker 4: En een tijd, in de jaren negentig, begin 2000 ook wel...
[32:53] Speaker 4: was er binnen de programmeurscommunity de hoop... dat ze de
[32:56] Speaker 4: monopolie van Microsoft konden breken... door een betere Windows te programmeren, Linux.
[33:03] Speaker 4: En dat is niet gelukt. Er is een soort bekend
[33:05] Speaker 4: grapje binnen de programmeurscommunity... van dit jaar wordt het jaar
[33:09] Speaker 4: van Linux op computers. En dat zeggen ze al dertig
[33:12] Speaker 4: jaar of zo. En dat is nog niet gebeurd. Zelfs
[33:15] Speaker 4: nu niet. Nu we kijken naar die Amerikaanse techbros. En
[33:17] Speaker 4: dan kan je je afvragen, hoe komt dat? Want Linux
[33:21] Speaker 4: is gratis. En Windows was duur. Dus de logica van
[33:26] Speaker 4: kapitalisme zou zeggen... mensen zouden gratis software kiezen. Want gratis
[33:30] Speaker 4: software is nul euro. En andere software is duur. Dus
[33:34] Speaker 4: hoe kan het dat die kapitalistische logica niet gevolgd wordt?
[33:38] Speaker 4: Niet alleen consumenten, maar ook grote organisaties... tonnen en tonnen
[33:42] Speaker 4: aan Microsoft overmaken... terwijl het een gratis alternatief is. Nou, waarom?
[33:46] Speaker 4: Omdat Linux een gletsjer is. En niet eens een hoge gletsjer,
[33:49] Speaker 4: maar een gletsjer waar ze expres de wegwijzer weg hebben gekapt.
[33:55] Speaker 4: Want die community die dat maakt, zijn allemaal programmeurs. En
[33:59] Speaker 4: als je een goed softwarepakket wil maken, heb je niet
[34:02] Speaker 4: alleen programmeurs nodig, maar ook mensen die documentatie schrijven, die uitleggen,
[34:07] Speaker 4: zo moet je dat maken. Maar in die cultuur wordt
[34:09] Speaker 4: dat soort werk heel erg ondergewaardeerd. En je hebt mensen
[34:13] Speaker 4: nodig die werken aan de user interface. Hoe ziet het eruit?
[34:16] Speaker 4: Waar zitten alle knopjes? Handig als het startmenu als daar
[34:19] Speaker 4: start op staat. Want als opa of oma van tachtig
[34:22] Speaker 4: inlogt en die weet niet wat ze moeten doen... is
[34:24] Speaker 4: het handig als daar staat start. Dan denken ze, nou start,
[34:26] Speaker 4: dan zou ik daar beginnen. Een soort monopoliestart, daar gaan
[34:29] Speaker 4: we beginnen. Maar die mensen die dat werk konden doen...
[34:34] Speaker 4: werden daar uit de community gezet of geweerd... En ook.
[34:39] Speaker 4: software om software te maken... nu wordt het
[34:42] Speaker 3: heel diep, maar
[34:43] Speaker 4: Nee, Tom, ik kende dit voorbeeld niet. Fantastisch,
[34:46] Speaker 3: vertel.
[34:46] Speaker 4: Software om software te maken... is heel erg gemaakt voor
[34:49] Speaker 4: mensen die software maken. Snap u? Dus als jij een
[34:53] Speaker 4: regeltje code erbij wil doen... de software is perfect. Dan
[34:56] Speaker 4: kan je inloggen, dan kan je zeggen... ik heb een
[34:57] Speaker 4: foutje gevonden, hier is een nieuwe regel code. En dat
[34:59] Speaker 4: werkt allemaal. Maar als je zegt, ik vind dat dat
[35:02] Speaker 4: knopje niet op de goede plek staat... dan werkt die
[35:04] Speaker 4: software niet handig. Want je kunt nergens handig zeggen... dat
[35:07] Speaker 4: knopje staat niet goed... Dus door de techniek en de
[35:10] Speaker 4: cultuur van die community... en er zijn ook weer, again,
[35:14] Speaker 4: heel veel redenen... waarom Linux het niet gehaald heeft. Mensen
[35:16] Speaker 4: van trouwen gratis dingen ook. Dat voelt toch een beetje
[35:18] Speaker 4: als iemand die achter het station staat... met, wil je
[35:21] Speaker 4: deze fiets voor een tientje kopen? Ja, dat kan niet
[35:23] Speaker 4: goed zijn. Dus er zitten meer aspecten aan. Maar ook
[35:27] Speaker 4: dit speelt daar. Dus ik denk dat een belangrijke reden...
[35:29] Speaker 4: dat het nooit het jaar van Linux op de desktop
[35:32] Speaker 4: is geworden... en dat dat nu ook nog steeds niet
[35:34] Speaker 4: zal gebeuren... is dat die community, de community... andere vaardigheden
[35:39] Speaker 4: die nodig zijn om software niet flut te laten zijn...
[35:43] Speaker 4: dusdanig genegeerd heeft. En zoveel cultuur hebben gemaakt van... oké,
[35:49] Speaker 4: maar als hij Linux niet snapt, dan gebruik je het niet.
[35:51] Speaker 4: Dan zeggen mensen dan, oké, dan gebruik je het niet. Goedjes.
[35:55] Speaker 4: Ik denk dat dat ook een heel goed, sterk voorbeeld is.
[35:57] Speaker 1: Ja, heel mooi voorbeeld.
[35:59] Speaker 4: impact heeft in hoe wij allemaal ons leven leiden
[36:01] Speaker 1: En wat heel grappig is, volgens mij in alle andere gebieden...
[36:04] Speaker 1: als we het niet over desktop computers hebben... daar is
[36:07] Speaker 1: Linux wel dominant. Want daar staan de nerds ook aan
[36:10] Speaker 1: het roer die dat moeten implementeren.
[36:12] Speaker 4: Er zijn
[36:12] Speaker 1: ook
[36:12] Speaker 4: servers die op Windows draaien, maar
[36:14] Speaker 1: lang niet zoveel
[36:15] Speaker 4: Want daar heb je exact dat probleem niet. Want daar
[36:17] Speaker 4: zit jouw oma niet op je server een startknop te zoeken.
[36:20] Speaker 4: Dus daar heb je dat probleem niet. En er zitten
[36:21] Speaker 4: ook allerlei features in die het heel handig maken... om
[36:24] Speaker 1: op
[36:24] Speaker 4: een server te draaien.
[36:25] Speaker 1: Ik heb een hele belangrijke vraag, Ben. Ja, nog veel belangrijker.
[36:28] Speaker 1: Dus nu gaan we vechten. Kom maar. Nou, nu is
[36:31] Speaker 1: er dus een technologie waar iedereen ineens mee lijkt te kunnen...
[36:34] Speaker 1: Oh
[36:35] Speaker 3: nee, mag AI straks. Want ik had een AI daarna.
[36:38] Speaker 3: Eens nog deze. Jij schrijft dat chirurgen praten met patiënten.
[36:43] Speaker 3: Ontwikkelaars niet, die programmeren. Terwijl ik nu... Ja, tot AI.
[36:48] Speaker 3: Dus daar komen we daarna bij AI. Weet je, natuurlijk wel.
[36:51] Speaker 3: Dat is natuurlijk een multifunctioneel team waarbij designers zitten. Waarbij
[36:55] Speaker 3: de eerste userflows worden gemaakt. Weet je, dus is dat niet...
[37:00] Speaker 4: Ja, kijk, het is natuurlijk een beeld van een vakgebied.
[37:02] Speaker 4: Maar het is wel zo dat het klantcontact vaak bij
[37:06] Speaker 4: andere rollen neergelegd is. Dus iemand die moet testen, dat
[37:09] Speaker 4: is niet de programmeur, dat is een QA.
[37:11] Speaker 3: Maar die werken toch wel zo intensief samen tegenwoordig? Maar
[37:13] Speaker 3: ze
[37:14] Speaker 4: doen het niet zelf. Dus heel veel programmeurs leiden hun
[37:17] Speaker 4: professionele leven... zonder ooit iemand te zien die met hun
[37:21] Speaker 4: software werkt. Want dat doet een tester of een product
[37:24] Speaker 4: owner of een requirements engineer. Terwijl een chirurg, dat zeg
[37:28] Speaker 4: ik in mijn boek, heeft meer klantcontact tussen aanhalingstekens dan
[37:31] Speaker 4: de meeste programmeurs. Ook als dat een heel technisch beroep is,
[37:35] Speaker 4: die ziet wel heel vaak patiënten. Dus die heeft toch
[37:38] Speaker 3: een gevoel... ze moeten mee in de meetings, dat met
[37:43] Speaker 3: de klant... moet de programmeur gewoon mee. Dan
[37:46] Speaker 4: voelt hij wat er aan de hand is. En dan
[37:48] Speaker 4: moet je eigenlijk niet kunnen zeggen... ja, maar dat doet
[37:50] Speaker 4: de product owner maar. En natuurlijk gebeurt het. En er
[37:52] Speaker 4: zijn teams die heel goed samenwerken. En er zijn kleinere
[37:54] Speaker 4: bedrijven waar programmeurs dat wel doen
[37:56] Speaker 4: Maar er zijn ook heel veel programmeurs die dat nooit doen,
[37:59] Speaker 4: die bestaan. En ik denk dat heel veel mensen zich
[38:01] Speaker 4: niet realiseren... dat er zoveel programmeurs zijn die dat nooit zien.
[38:04] Speaker 2: Als
[38:05] Speaker 4: jij dan weer zit te vloeken op een van de intranet.
[38:07] Speaker 4: Dat je denkt, waarom is het zo onhandig? Dat is
[38:09] Speaker 4: waarom het zo onhandig is
[38:11] Speaker 3: Ja, want dat is natuurlijk... Nou ja, dan komen we
[38:13] Speaker 3: bij Daniel. Dat iemand iets maakt en dan moet de
[38:17] Speaker 3: mens zich aanpassen. Dat zit in je boek. Dat zit
[38:20] Speaker 3: ook
[38:20] Speaker 4: in mijn boek, ja. Je
[38:21] Speaker 3: moet je aanpassen aan de
[38:22] Speaker 4: computer.
[38:22] Speaker 3: Dat is raar en de computer past zich niet aan
[38:24] Speaker 3: aan jou. En dan komen we bij Daniel met AI.
[38:26] Speaker 3: Want alle programmeurs zijn er natuurlijk, Daniel.
[38:28] Speaker 1: Nee. Ja, nee, die kunnen direct vervangen en ontslagen worden. Nee,
[38:32] Speaker 1: maar wat ik wel interessant vind, is dat dus... Deze
[38:36] Speaker 1: brute uitspraak betekent dat je even moet uitleggen. Hopelijk ontkrachten.
[38:39] Speaker 1: Maar wat ik wel interessant vind, alle andere vakgebieden... waar
[38:43] Speaker 1: we het net over hadden, ethici, mensen met verstand van
[38:45] Speaker 1: commerciële zaken, juridische zaken, etc. Zouden in theorie nu ook
[38:49] Speaker 1: kunnen programmeren? Vraagteken.
[38:51] Speaker 4: Ja, in theorie, ja. En ik zou ergens hopen dat
[38:56] Speaker 4: dat zou gebeuren. Dus ik zou het toejuichen, ik zou
[39:00] Speaker 4: AI toejuichen, deze AI zelfs... als dat ertoe zou leiden
[39:04] Speaker 4: dat mensen zichzelf vrij programmeren van programmeurs.
[39:08] Speaker 2: Ze
[39:08] Speaker 4: zeggen, dit is zo slecht. Wij gaan het zelf doen.
[39:12] Speaker 4: Wij kunnen dit. Ik denk dat het om meerdere redenen
[39:15] Speaker 4: niet gaat gebeuren. Ik denk dat een van de redenen
[39:17] Speaker 4: die sociale dynamiek is... mensen hebben heel erg geïnternaliseerd. Ik
[39:21] Speaker 4: kan dat niet. Dus zelfs
[39:22] Speaker 2: als
[39:23] Speaker 4: ze bij klotjes intypen, dan krijgen ze codes. Dan zie
[39:26] Speaker 4: je
[39:26] Speaker 2: wat
[39:26] Speaker 4: eruit komt. Dan denk je, oeh, waar is de startknop?
[39:29] Speaker 4: Dus dat is complex. En dat is natuurlijk ook iets
[39:33] Speaker 4: waar je voor moet leren. En... heel veel mensen hebben
[39:36] Speaker 4: überhaupt een consumentenmentaliteit. Hoeveel mensen maken iets. Wie maakt er
[39:41] Speaker 4: weleens kleren? Zelfs repareren? Nee, dat hoeft niet. Ik koop
[39:44] Speaker 4: wel wat. Dus ik denk dat het een mindset... vergt
[39:49] Speaker 4: om te gaan programmeren, die echt wel er zou kunnen zijn,
[39:52] Speaker 4: maar die heel veel ontbreekt. En het is ook moeilijk
[39:57] Speaker 4: in een bepaalde zin. Dus als je iets gaat programmeren,
[40:00] Speaker 4: heb je best wel vlot een cool prototype. Maar als
[40:03] Speaker 4: je dat gaat uitrollen, heb je wel ook andere dingen nodig...
[40:05] Speaker 4: waar je over moet nadenken. Die leer je dan dus
[40:07] Speaker 4: wel in een informaticaopleiding. Er zitten ook nuttige stukjes in. Oké,
[40:11] Speaker 4: ik heb nu software, maar nu moet het op alle computers...
[40:14] Speaker 4: op Windows en
[40:14] Speaker 2: op
[40:15] Speaker 4: Linux runnen. En het moet ook runnen als je slechte
[40:17] Speaker 4: internetverbindingen hebt. Oh, en er is een of andere vulnerability
[40:20] Speaker 4: ontdekt in PHP. Nu moeten we al onze 200 computers,
[40:23] Speaker 4: of hoeveel je dan ook in een bedrijf hebt... allemaal
[40:25] Speaker 4: snel gaan updaten, want anders is er een probleem. Dat
[40:29] Speaker 4: hoort ook bij programmeren. En dat is ook wel wat
[40:31] Speaker 4: het werk is. Niet alleen software maken, maar ook software onderhouden.
[40:35] Speaker 4: En verantwoordelijk zijn voor wat daar draait. Het is niet niks.
[40:40] Speaker 4: Het is in ieder geval een baan. Niet dat je
[40:42] Speaker 4: dat niet kan als je een chirurg bent of een juf.
[40:45] Speaker 4: Maar dat wordt dan jouw verantwoordelijkheid... om die software te beheren.
[40:50] Speaker 4: En dat vergt weer andere vaardigheden. Dat kan je ook
[40:53] Speaker 4: aan Claude vragen... Als dit is wat er met die
[40:56] Speaker 4: LLM's gaat gebeuren... dan zou ik bereid zijn om de
[41:00] Speaker 4: klimaatimpact en de diefstal... allemaal te accepteren als dat dan
[41:04] Speaker 4: mensen in staat stelt. Misschien is het het dan waard.
[41:07] Speaker 4: Als we ons bevrijden van programmeurs. Ja, van slechte software ook.
[41:12] Speaker 4: Ik kijk naar deze software en ik wil niet dat
[41:14] Speaker 4: het zo is. Ik ga het zelf aanpassen. Maar ik
[41:16] Speaker 4: denk dat er zoveel factoren zijn... die ervoor zorgen dat
[41:19] Speaker 4: dat niet gebeurt. Onder andere al dat als jij data
[41:22] Speaker 4: lekt van je klanten... dan ben je aansprakelijk. Ik denk
[41:26] Speaker 4: niet dat de meeste CEO's en managers... als jij in
[41:29] Speaker 4: het nieuws komt dat je gehackt bent... dan zegt je baas,
[41:32] Speaker 4: hoe komt dat? Dan zeg je, ik had het met
[41:34] Speaker 4: klot gemaakt... En ik had nog gezegd van, programmeer het veilig.
[41:37] Speaker 4: Ik had in mijn agents.nd gezegd, het moet niet de
[41:40] Speaker 4: hacker zijn. En er was toch een god gekomen. Want
[41:43] Speaker 4: zelfs professionele programmeurs zien we nu... programmeren soms op een
[41:46] Speaker 4: manier die niet veilig is. Ik denk dat de meeste
[41:50] Speaker 4: bazen jou dan toch ontslaan... dat ze niet zeggen, we
[41:53] Speaker 4: gooien klot eruit. We gooien toch jou eruit. Want jij
[41:56] Speaker 4: had niet deze onveilige software moeten deployen, manager. Dat zijn
[41:59] Speaker 4: allemaal redenen dat ik denk, het zal zo vaak niet lopen.
[42:03] Speaker 3: Vlien, hoe kijk je dan naar dit verhaal? Ik heb
[42:05] Speaker 3: net een interview opgenomen met Job van der Voort, de
[42:09] Speaker 3: CEO van Remote. Hij wordt volgende week in de grote
[42:11] Speaker 3: techshow uitgezonden. En ik was zwaar onder de indruk, want
[42:15] Speaker 3: hij gooit alle software eruit. Ze bouwen alle software zelf.
[42:19] Speaker 3: En iedereen in zijn organisatie programmeert zelfs. Ze optimaliseren industrieel
[42:22] Speaker 3: hun eigen werkprocessen.
[42:24] Speaker 4: En zijn dat programmeurs en medewerkers
[42:26] Speaker 3: of iedereen? Nee, gewoon de financiële afdeling. Die moest die
[42:29] Speaker 3: facturen uitsturen. Dat deed hij iedere dag een half uur
[42:31] Speaker 3: over met Cloud Code. Even intern een eigen appje bouwen.
[42:36] Speaker 3: Dus hij koopt nooit meer software. Vindt hij echt onzin.
[42:39] Speaker 3: Maakt het zelf, Cloud Code. Hij verbrandt miljoenen aan tokens.
[42:44] Speaker 3: Hoe kijk je daar dan naar?
[42:45] Speaker 4: Ja, op een afstand super interessant. En voor mij is het...
[42:50] Speaker 4: hoe dit experiment ook uitvalt... sowieso heel interessant
[42:54] Speaker 4: Als dit zo zou lukken... als er niet dus in
[42:57] Speaker 4: de problemen komen... dat niet de tokens te duur worden...
[42:59] Speaker 4: kan een probleem zijn... Op een gegeven moment hebben ze
[43:02] Speaker 4: iets gevibecoated... wat een probleem oplevert in een bepaalde betekenis.
[43:07] Speaker 4: En daardoor gaat het mis. Als dat niet gebeurt, dan
[43:13] Speaker 4: heeft dat eindelijk... die empowerment van gewone mensen teweeggebracht... die
[43:17] Speaker 4: zelf de baas zijn over hun eigen digitale wereld... I
[43:20] Speaker 4: love it in zekere zin. Kan dit de AI-bubbel overleven?
[43:24] Speaker 4: Kan dit alle eventuele juridische of morele problemen... die ze
[43:27] Speaker 4: tegen gaan komen overleven? Vraag het over een jaar of
[43:30] Speaker 4: twee nog eens. Maar
[43:31] Speaker 1: ik merk wel een beetje in jouw antwoord... het voelt
[43:34] Speaker 1: een beetje alsof we dan naar mensen gaan kijken... die
[43:37] Speaker 1: een raket gaan bouwen, maar ze hebben geen raket geleerde meegenomen.
[43:41] Speaker 1: Het is een beetje met dat soort van semi's vermakelijk...
[43:43] Speaker 1: is kijken waar dit gaat eindigen. En als we de
[43:44] Speaker 1: maan eindigen, fantastisch. Maar inderdaad, de raket zou ook wel
[43:49] Speaker 1: eens kunnen ontploffen.
[43:50] Speaker 4: Ja,
[43:51] Speaker 1: dat denk ik wel. Ik denk ook
[43:52] Speaker 4: waarop dingen daar mis kunnen gaan. En daar kan je
[43:53] Speaker 4: dan ook ondertussen weer heel veel van leren. Dus het
[43:55] Speaker 4: is heel erg die mindset van laten we het proberen.
[43:57] Speaker 4: En het is natuurlijk echt de aanname dat het goedkoper is.
[44:00] Speaker 4: Want anders is het geen bedrijf. Dus de vraag is
[44:03] Speaker 4: ook of de AI die we nu hebben... of dat
[44:07] Speaker 4: dan daar het model voor is. Of dat je misschien
[44:09] Speaker 4: op een gegeven moment toch gaat zeggen... ja, de grote
[44:11] Speaker 4: techmodellen zijn te duur. Dus we gaan
[44:14] Speaker 3: het
[44:15] Speaker 4: zelf op onze eigen data trainen... dan heb je ook
[44:18] Speaker 4: een hele hoop ethische issues ben je dan meteen kwijt.
[44:21] Speaker 4: En waarschijnlijk is het ook gewoon in de portemonnee aangenamer.
[44:25] Speaker 4: Dus als zo'n experiment ertoe leidt dat meer bedrijven dit
[44:28] Speaker 4: ook gaan doen... maar dan niet op Amerikaanse technologie, maar
[44:30] Speaker 4: op hun eigen machines... met hun eigen kleinere modellen op
[44:34] Speaker 4: hun eigen data... dan zou dat voor hun financieel aantrekkelijker
[44:37] Speaker 4: kunnen zijn. En dan denk ik, oké, maar dan heb
[44:38] Speaker 4: je ook een hele hoop van de ethische bezwaren... die
[44:41] Speaker 4: ik heb tegen die vorm van AI... heb je dan
[44:44] Speaker 4: ook opgeruimd. Mensen kennen mij als iemand die zegt... je
[44:47] Speaker 4: moet het eigenlijk nooit gebruiken. Dan heb ik het over
[44:51] Speaker 4: de AI-modellen van grote Amerikaanse techbedrijven... die echt op basis
[44:55] Speaker 4: van gestolen data runnen. Als die kleine modellen mensen in
[44:59] Speaker 4: staat stellen... om zelf hun eigen software te maken. Dat
[45:01] Speaker 4: is de wereld die ik altijd heb gewild. Dat iedereen
[45:04] Speaker 4: toegang heeft tot de
[45:05] Speaker 1: voordelen van de digitale wereld. Een kanttekening is wel dat
[45:08] Speaker 1: alle open source modellen... of open wage modellen... natuurlijk ook
[45:12] Speaker 1: allemaal gedestilleerd... van de grote Amerikaanse... dus dan indirect.
[45:17] Speaker 4: Maar goed, dan denk ik... ben ik eens een keer
[45:19] Speaker 4: positief en op innovatie
[45:21] Speaker 1: Dan zeg ik, oké, maar dat
[45:22] Speaker 4: kunnen we dan ook nog wel oplossen
[45:25] Speaker 1: De
[45:25] Speaker 4: modellen worden misschien beter of anders. En een kleiner model...
[45:29] Speaker 4: Heeft dan ook gewoon minder data nodig.
[45:31] Speaker 1: Dan
[45:31] Speaker 4: hoef je misschien ook niet te
[45:32] Speaker 1: stelen. Dan
[45:32] Speaker 4: kan je
[45:32] Speaker 1: gewoon zeggen
[45:34] Speaker 4: We trekken ons eigen intranet leeg. En onze eigen codebase.
[45:38] Speaker 4: Ik vind dat soms een beetje jammer. Ik zet mezelf
[45:41] Speaker 4: ook in de hoek van. Ik haat deze technologie. Maar
[45:44] Speaker 4: ik wil heel graag enthousiast zijn over taalmodellen. Taalmodellen zijn
[45:47] Speaker 4: zo cool. Wat maakt het
[45:50] Speaker 6: cool?
[45:50] Speaker 4: Nou, dat je denkt, ik had niet gedacht in mijn leven...
[45:54] Speaker 4: dat we iets konden maken dat zo goed taal zou
[45:56] Speaker 4: kunnen simuleren. Dat is toch interessant? En hoe komt dat dan?
[46:00] Speaker 4: En waar zit dat dan in? Dus ik wil dat
[46:02] Speaker 4: kunnen bestuderen als informatica-wetenschapper. Ik wil dat kunnen bekijken. En
[46:07] Speaker 4: dan zo, tring, tring... Wie wil ons model hebben? Ja, nee,
[46:11] Speaker 4: dat doen we niet aan. Welke data we erop hebben getreed? Nee,
[46:13] Speaker 4: dat zeggen we ook niet. Precies. Dus het is zo'n
[46:17] Speaker 4: interessante technologie. En ik wil kijken van, kan dit mensen helpen?
[46:21] Speaker 4: Maar als dat op dit moment betekent... en dat betekent
[46:24] Speaker 4: nu in bijna alle gevallen... dat ik alleen maar dat
[46:26] Speaker 4: kan exploreren... en alleen maar mensen kan aanmoedigen om die
[46:29] Speaker 4: technologie te gebruiken... als ze technologie gebruiken van mensen die
[46:32] Speaker 4: letterlijk achter Trump staan. Ja, nee, dan zeg ik, liever
[46:36] Speaker 4: even niet... Maar dat wil niet zeggen dat die technologie
[46:39] Speaker 4: niet zo ontzettend cool is... als je het op een
[46:41] Speaker 4: ethische manier op je eigen data toepast
[46:44] Speaker 1: Precies, de big tech kant van dit verhaal maakt het
[46:47] Speaker 1: gewoon heel lelijk. En
[46:49] Speaker 4: ook de schaamteloze wetbreken.
[46:53] Speaker 1: Dan zeggen
[46:53] Speaker 4: mensen van, we hebben meer AI-wetgeving nodig. Maar we hebben
[46:58] Speaker 4: al copyright. Dat is een wet en die doet het al,
[47:00] Speaker 4: ik weet niet hoe lang... maar 100 jaar of zo,
[47:01] Speaker 4: best wel lang al doet die wet het... en we
[47:03] Speaker 4: snappen hoe die werkt. En die techbedrijven, ze treden met
[47:07] Speaker 4: voeten de hele tijd.
[47:08] Speaker 1: Mag ik even één vraag thuis doorstellen? Wel lekker nuance. Ja,
[47:11] Speaker 1: wel goed. Ik vind het
[47:12] Speaker 3: natuurlijk heel apart dat OpenAI hackt de Australische overheid. Dan
[47:17] Speaker 3: denk ik van, als jij morgen de Australische overheid sidehackt...
[47:21] Speaker 3: wat gebeurt er dan met je? Dan word
[47:23] Speaker 1: je opgepakt
[47:25] Speaker 3: Even aan jou, waarom wordt OpenAI niet opgepakt? We doen
[47:29] Speaker 3: een onderzoek
[47:30] Speaker 4: Bij welke rechtbank ook. Dat is precies die ingewikkelde juridische kwestie.
[47:35] Speaker 4: Wiens wet overtreedt wie dan waar? Hebben zij een Australische
[47:39] Speaker 4: entiteit bijvoorbeeld? Dat weet ik niet. Maar waarschijnlijk niet. Dus
[47:43] Speaker 4: dan heb je een land wat een Amerikaans bedrijf... gaat
[47:48] Speaker 4: aanklagen voor een misdaad. Waar heeft die misdaad dan plaatsgevonden?
[47:52] Speaker 3: In Australië. Als nu
[47:53] Speaker 4: iemand uit Spanje...
[47:59] Speaker 3: Albert Heijn hekt... dan neemt de politie in Nederland... contact
[48:03] Speaker 3: op met de politie in Spanje. En die zegt van...
[48:07] Speaker 3: stuur me hierheen, die hekker. Dus normaal gesproken zou de
[48:09] Speaker 3: Australische overheid... naar Amerika, die Sam Oldman... die wil ik
[48:13] Speaker 3: even horen.
[48:13] Speaker 4: Maar je kan je toch de geopolitieke implicaties niet voorstellen?
[48:16] Speaker 4: Maar dit is bizar. U durft dat niet, want die
[48:19] Speaker 4: bedrijven zijn...
[48:20] Speaker 1: Het is ook juridisch
[48:21] Speaker 4: heel ingewikkeld. Waar zit het? En ook geopolitiek. Ja. dan
[48:26] Speaker 4: zegt OpenAI misschien wel, oké, dan zetten we... Het was
[48:29] Speaker 4: wel een vraag tussendoor. uit in het hele land. Of
[48:33] Speaker 4: Amerika zegt, oké, maar dan handelen we niet meer met jullie.
[48:35] Speaker 4: De meeste van die techbedrijven hebben grotere BNP dan Nederland
[48:41] Speaker 1: Maar misschien weten jullie het antwoord hierop. Was dit bijvoorbeeld
[48:46] Speaker 1: ook zo toen de eerste treinen gingen rijden? De eerste
[48:48] Speaker 1: persoon die werd doodgereden door een trein. Wie was daar
[48:51] Speaker 1: aansprakelijk voor? Het is ook zo dat de nieuwe technologie...
[48:53] Speaker 1: dat we niet precies weten hoe we er mee moeten gaan.
[48:55] Speaker 1: In sommige
[48:56] Speaker 4: gevallen wel. In sommige gevallen wel. Maar dus in heel
[49:00] Speaker 4: veel gevallen denk
[49:01] Speaker 3: ik... Een heel snel product aansprakelijk.
[49:02] Speaker 4: Computervredebreuk, een idiote term, maar het is een term. Is er.
[49:07] Speaker 4: En copyright is
[49:08] Speaker 1: er. Ja, precies. Dus die wetgeving bestaat gewoon.
[49:10] Speaker 4: Ja, en ook nieuwere wetgeving. Zo'n metabriel maakt dan een
[49:13] Speaker 4: foto van jou. En dat is in sommige gevallen mag
[49:16] Speaker 4: dat niet. Persoonsgegevens mogen niet zomaar ergens staan. Dus heel
[49:20] Speaker 4: veel technologie schuurt al aan tegen bestaande wetten. Overdreedt soms
[49:24] Speaker 4: bestaande wetten. Maar overheden vinden het dan veel te spannend...
[49:29] Speaker 4: om zulke grote bedrijven aan te klagen. Die kijken allemaal
[49:32] Speaker 4: een beetje naar elkaar. Dan maar een schikking. Stuurt Facebook
[49:35] Speaker 4: wel weer even 15 miljard op... en dan kunnen we
[49:37] Speaker 4: weer door
[49:39] Speaker 3: Ik drijf heel graag altijd heel erg af... maar ik
[49:41] Speaker 3: wil ook nog even naar je boek... Want er staan
[49:43] Speaker 3: dingen in die ik ook gewoon wil weten van je.
[49:46] Speaker 3: Je hebt het over jarenlang werken met onbuigbare computerregels... maken
[49:51] Speaker 3: mensen onbuigzamer. Merk jij dat de mensen in de samenleving...
[49:55] Speaker 3: omdat het belangrijkste gedachten zijn... techdenken, maakbaarheid, efficiency, makkelijk... merk
[50:02] Speaker 3: jij dat we onbuigzamer zijn geworden...
[50:05] Speaker 4: Ja, ik denk dat eerlijk gezegd wel. Ook omdat gewoon
[50:08] Speaker 4: heel veel transacties moeten in de computer. En dan heb
[50:10] Speaker 4: ik het dus niet zozeer over AI of dat soort technologie.
[50:13] Speaker 4: Maar gewoon, oké, ik checkte laatst in bij een hotel...
[50:16] Speaker 4: en dan mijn creditcard accepteerde ze niet... en mijn pinpas,
[50:18] Speaker 4: daar kon dan geen borg op. Want dan moet je
[50:20] Speaker 4: een soort kleker op je
[50:21] Speaker 6: zitten
[50:23] Speaker 4: En toen zei die man, ja, dan moet je ergens...
[50:24] Speaker 4: het was een vreemde stad, ja, dan moet je ergens daar...
[50:26] Speaker 4: daar en daarachter is een pinautomaat, dan ga daar maar
[50:28] Speaker 4: geld halen. Ik zeg, ja, ik ben hier in mijn
[50:30] Speaker 4: eentje en het is laat... Ik heb eigenlijk niet zo'n
[50:31] Speaker 4: zin om midden in de nacht... een pinautomaat te gaan zoeken.
[50:34] Speaker 4: Anders kan ik u niet inchecken
[50:36] Speaker 4: Anders kan ik u niet inchecken. Ik sta hier, u
[50:39] Speaker 4: heeft mijn paspoort. Ik zei ook, neem mijn paspoort dan in.
[50:42] Speaker 3: Dan
[50:42] Speaker 4: neem ik mijn paspoort in als borger, dat heb ik
[50:44] Speaker 4: niet nodig.
[50:44] Speaker 3: Gewoon die PC nummer staat erop, kopiëren ze.
[50:47] Speaker 4: Hij mag ook gewoon fysiek mijn paspoort houden
[50:49] Speaker 3: als borger. Ja, maar dan maak je er een kopietje
[50:50] Speaker 3: van en dat is gelijk...
[50:52] Speaker 4: Dus
[50:53] Speaker 3: dan
[50:53] Speaker 4: denk ik, ja, maar hoezo kan jij mij niet inchecken?
[50:57] Speaker 4: Dus aan de ene kant misschien ben jij zo, sommige
[50:59] Speaker 4: mensen zijn zo, niet door computers, die zijn gewoon zo.
[51:02] Speaker 4: Maar hij zei ook van, ja, maar anders kan ik
[51:04] Speaker 4: dat niet doen. Dus hij bedoelde ook, anders kan dit
[51:08] Speaker 4: ding niet door. Als er niet die financiële transactie is
[51:10] Speaker 4: die aan die pinautomaat of creditcardautomaat hangt, kan ik hier
[51:13] Speaker 4: niet op inchecken klikken. En dat is dan één voorbeeld,
[51:16] Speaker 4: maar er zijn natuurlijk heel veel voorbeelden.
[51:18] Speaker 3: Ombuikzamer zijn we geworden.
[51:19] Speaker 4: Ja, want anders kan je het niet aanklikken. En dan
[51:22] Speaker 4: ga je dus zelf ook een beetje zo denken. En
[51:24] Speaker 4: in heel veel gevallen leidt het dan ook echt tot problemen.
[51:28] Speaker 4: Toeslagen afwerpen hebben we natuurlijk heel vaak wel als voorbeeld gehad.
[51:31] Speaker 4: Maar dat is natuurlijk ook wel een beetje zoiets.
[51:32] Speaker 3: Ombuikzaam. Ja,
[51:33] Speaker 4: maar hier staat dat u een fraudeur bent. Oh, er
[51:35] Speaker 4: zijn toch wel heel veel mensen met een niet-Nederlandse
[51:36] Speaker 3: lichaam. Waarom hebben mensen er zoveel behoefte aan? Zekerheid, controle behouden, veiligheid.
[51:43] Speaker 3: En het is ook vaak
[51:44] Speaker 4: een soort... dan hoef jij het besluit niet te nemen.
[51:47] Speaker 4: Voordat de meneer aan de receptie zegt... oké, mevrouw, om
[51:52] Speaker 4: een van drie redenen... ik heb even aan Claude een
[51:53] Speaker 4: nieuwe vibecode-check-in-software gevraagd... nu kan ik op oké klikken. Dan
[51:58] Speaker 4: neemt hij een verantwoordelijkheid op. En vervolgens komt zijn manager
[52:01] Speaker 4: en die zegt... waar is de 200 euro van Hermans? Ja, nee,
[52:04] Speaker 4: maar ik heb gezegd dat het oké is. Dus je...
[52:07] Speaker 4: Neem dan ook een verantwoordelijkheid op je die je misschien
[52:10] Speaker 4: niet wil. Het is veel fijner als je het zelf
[52:12] Speaker 4: ook al eigenlijk niet wil... of je vindt het toch
[52:14] Speaker 4: ingewikkeld om dat besluit te nemen... om te zeggen, ja,
[52:16] Speaker 4: computer says no. Dus we creëren echt een wereld waarin
[52:21] Speaker 4: iedereen dan zegt... ja, als het in de computer niet kan,
[52:23] Speaker 4: dan kan het niet. En ik probeer heel vaak tegen
[52:25] Speaker 4: mensen te zeggen, ja, maar het kan wel...
[52:27] Speaker 1: Ik vind het heel leuk dat tijdens het lezen van
[52:30] Speaker 1: je boek... moest ik heel erg denken aan Nilay Patel,
[52:32] Speaker 1: hoofdredacteur van The Verge. Die heeft het namelijk sinds een
[52:35] Speaker 1: tijdje over softwarebrain. Misschien moet je zelf maar een beetje
[52:39] Speaker 1: uitleggen waar dat zit... en hoe dat raakvlakken heeft met jou.
[52:43] Speaker 1: Maar ik vond het heel grappig dat... waar we eigenlijk
[52:45] Speaker 1: zo allemaal in dat softwarebrain zijn gevallen... en dat dat,
[52:49] Speaker 1: vooral die Amerikaanse techbros... maar misschien moet je zelf maar even...
[52:52] Speaker 4: Ja, dus dat softwarebrain is ook eigenlijk een beetje die
[52:53] Speaker 4: vierkante ogen... waar
[52:54] Speaker 1: ik
[52:54] Speaker 4: het over heb. Als je nou eenmaal heel goed kan programmeren,
[52:57] Speaker 4: dan zie je een probleem... en dan denk je, nou,
[53:00] Speaker 4: programmeren is de oplossing. Want ja, je kent toch geen
[53:02] Speaker 4: andere oplossing? Dus dan denk je dat voor ieder probleem
[53:06] Speaker 4: software de oplossing is... ook als de oplossing soms ergens
[53:09] Speaker 4: anders ligt. Dat is een beetje die term die hij
[53:11] Speaker 4: met softwarebrain bedoelt... waar
[53:13] Speaker 3: ik
[53:13] Speaker 4: me wel in kan vinden.
[53:14] Speaker 3: Ja, je had het trolleyprobleem, noem je in je boek.
[53:18] Speaker 3: Heel oud, dan rij je vier puppy's dood of een
[53:20] Speaker 3: oude man. Dan moet je kiezen, je gaat die trolley
[53:23] Speaker 3: links of rechts. En je zei, je moet allemaal vragen
[53:25] Speaker 3: vooraf stellen. Ja.
[53:27] Speaker 4: Ja, dus ik vind dat trollyprobleem een heel grappig voorbeeld...
[53:30] Speaker 4: van het kaderen van je probleem. Want je moet dus
[53:34] Speaker 4: kiezen links of rechts. Vier puppies of je oma of zo.
[53:37] Speaker 4: En dan kan je allerlei varianten daarvan
[53:39] Speaker 1: nemen. De vraag is volgens mij, heb je agency? Grijp
[53:42] Speaker 1: je in, ja of nee?
[53:43] Speaker 4: Ja,
[53:45] Speaker 1: maar je
[53:45] Speaker 4: agency
[53:46] Speaker 1: is
[53:46] Speaker 4: dus wel of niet
[53:47] Speaker 1: die
[53:47] Speaker 4: stekker
[53:48] Speaker 3: eruit of de wissel. Maar... Nee, in je boek heb
[53:52] Speaker 3: je maar
[53:53] Speaker 4: Maar, zeg ik, er zijn natuurlijk nog heel veel andere
[53:54] Speaker 4: vragen die je kan stellen. En dan heb ik een
[53:56] Speaker 4: paar voorbeelden van... waarom liggen die mensen daar? Waarom mag
[54:00] Speaker 4: ik niet gewoon naar de trainrails lopen... en proberen die
[54:02] Speaker 4: puppy's te bevrijden? En als je dus in de meest
[54:05] Speaker 4: zuivere vorm dat probleem... neemt, en dat gebeurt wel eens
[54:07] Speaker 4: in de etikvakken in die Betho. Nee, dat mag niet.
[54:11] Speaker 4: Je moet kiezen, links of rechts. Dat is je keus.
[54:13] Speaker 4: Terwijl ja, misschien ga ik er wel liever voor liggen.
[54:16] Speaker 4: Er zijn mensen die zeggen, dan offer ik liever mijzelf op.
[54:20] Speaker 4: Of ik probeer de trein te laten ontsporen. Of nou,
[54:24] Speaker 4: dan red ik liever één puppy, dan heb ik het geprobeerd.
[54:26] Speaker 4: En als je zegt, ja, maar ik wil gewoon liever
[54:28] Speaker 4: mijn graf in... met het idee, ik heb het geprobeerd,
[54:30] Speaker 4: dan met mijn graf in. Ja, toen moest ik kiezen
[54:33] Speaker 4: tussen vier puppy's en een oma. En toen dacht ik,
[54:35] Speaker 4: toch maar doe maar oma. Dus het is zo duidelijk.
[54:39] Speaker 4: Daarin zijn technische problemen. En kijken naar de sociale structuur.
[54:44] Speaker 4: Van wie is die tram? Wie heeft die tram hier
[54:46] Speaker 4: naartoe gestuurd? Kan je niet zwaaien naar de bestuurder? Nee.
[54:49] Speaker 4: Het probleem is
[54:51] Speaker 3: de techniek
[54:52] Speaker 4: Ja of nee.
[54:54] Speaker 3: Het is rood of groen. We hebben ook oranje. Maar
[54:57] Speaker 3: een auto komt er wel of niet aan. Je wordt
[54:59] Speaker 3: wel
[55:00] Speaker 1: doodgereden of niet doodgereden. Eigenlijk is dit bijna een soort...
[55:02] Speaker 1: Hoe langer ik in dit gesprek zit. Het is bijna
[55:05] Speaker 1: een soort... nieuwe vorm van religie die we met z'n allen,
[55:08] Speaker 1: een soort absolute waarheden waar we onszelf allemaal aan houden.
[55:11] Speaker 1: En eerst was het, het mag niet van God, en
[55:12] Speaker 1: nu is het, het mag niet van de computer.
[55:14] Speaker 4: Zeker
[55:15] Speaker 1: En dat is eigenlijk zo in ons denken geslopen. Ja
[55:19] Speaker 1: en dat vinden we dan
[55:19] Speaker 4: allemaal. Ja, en dat is heel grappig dat je dat zegt.
[55:22] Speaker 4: In de oorspronkelijke versie van mijn boek was er ook
[55:23] Speaker 4: nog een hoofdstuk over programmeren en religie. Maar hij heeft
[55:26] Speaker 4: toch Final Cut niet gehaald, dus dat zet ik nog
[55:28] Speaker 4: wel eens een keer ergens neer. Maar dat is wel
[55:30] Speaker 4: een beetje waar. En het grappige is natuurlijk dat heel
[55:32] Speaker 4: veel van die programmeurs juist Anti-religieus zijn. Die new atheism-beweging
[55:39] Speaker 4: zat heel erg ook in de programmeurscultuur. Mensen die ergens
[55:42] Speaker 4: in geloven, dat is echt superdom. Want dat kan je
[55:44] Speaker 4: helemaal niet bewijzen of meten. Dus daar moet je eigenlijk
[55:47] Speaker 4: niet in geloven. Terwijl ze op een heel vergelijkbare manier
[55:49] Speaker 4: wel zelf geloven... in bijvoorbeeld de agency van een computer.
[55:52] Speaker 4: En het heeft bewustzijn en emoties. Ja, oké
[55:56] Speaker 4: Dat is ook een geloof.
[55:57] Speaker 3: Waarom is je tegengeluid niet groter?
[56:01] Speaker 4: Ja, dat is een supergoede vraag.
[56:02] Speaker 3: Vind ik ook. Ik zou één voorbeeld geven. Ik weet
[56:07] Speaker 3: niet of ik het voorbeeld ooit heb gegeven... maar ik
[56:10] Speaker 3: ben het gas aan het maaien bij mijn dochter en
[56:12] Speaker 3: mijn schoonzoon. Mijn schoonzoon is wetenschapper. Die ging een artikel
[56:17] Speaker 3: voor de Lancet inleveren. En dan was hij helemaal van wow, gaaf.
[56:22] Speaker 3: En ik ben een podcast aan het luisteren... van een
[56:23] Speaker 3: hoogleraar wiskunde, natuurkunde, scheikundige... op Oxford en Harvard, een grote pief.
[56:29] Speaker 3: En die was mij aan het verkondigen in die podcast van...
[56:31] Speaker 3: we worden 500 jaar, de hersenen hebben we al gesimuleerd
[56:36] Speaker 3: met een computer... en weet je de wereld, we maken
[56:39] Speaker 3: mensen na. En hij komt aanlopen, mijn schoonzoon. En ik
[56:44] Speaker 3: zeg tegen hem, jij bent zo verkeerd bezig. Hij zegt, hoezo?
[56:48] Speaker 3: Ik zeg, nou, jij moet een tegenwicht geven tegen dit geluid.
[56:52] Speaker 3: Als wetenschapper moet je een tegenwicht geven... dat het niet
[56:55] Speaker 3: altijd maakbaar is. En dat het grijs is. Het is
[56:58] Speaker 3: niet wel de troll in links of rechts. Hij zegt,
[57:01] Speaker 3: ik heb geen zin in onzin allemaal. Het slaat allemaal gek.
[57:05] Speaker 3: Ik wil in mijn eigen nietje blijven. Voor mij was
[57:06] Speaker 3: dat een voorbeeld. Waarom niet een groter tegengeluid?
[57:09] Speaker 4: Ja, dus... Ik denk dat een van de redenen daar
[57:12] Speaker 4: weer de hiërarchie is... dat tegengeluid alleen maar zin heeft
[57:16] Speaker 4: als het van mensen zoals ik komt... uit de wereld zelf.
[57:19] Speaker 4: En zelfs dan niet altijd. Want als je dus bijvoorbeeld
[57:22] Speaker 4: Emily Bender bent... wat ook een bepaald soort tegengeluid is...
[57:25] Speaker 4: dan zeggen mensen, ja, maar die is maar een linguist.
[57:27] Speaker 4: Dus dat is ook een reden dat ik mezelf zo
[57:28] Speaker 4: verantwoordelijk voel... om dit te doen, ondanks dat het voor
[57:31] Speaker 4: mij ook leuker zou zijn... zoals jouw schoonzoon, om gewoon
[57:33] Speaker 4: lekker te gaan programmeren. Want op mij kunnen ze in
[57:36] Speaker 4: ieder geval niet zeggen... ja, dat zeggen ze natuurlijk wel,
[57:39] Speaker 4: ben je wel technisch... maar veel andere mensen zullen dat
[57:41] Speaker 4: toch niet zo zien. Dus dat tegengeluid moet uit de
[57:44] Speaker 4: wereld zelf komen. En zelfs dat is heel lastig. Want
[57:47] Speaker 4: er is ook een boek van Josef Weizenbaum uit 1976.
[57:52] Speaker 4: De maker van Eliza, de eerste chat
[57:54] Speaker 4: Hij leeft nu weer een klein beetje terug in het nieuws.
[57:59] Speaker 4: Maar dat was zelf een informatica professor aan MIT. Dus
[58:02] Speaker 4: echt iemand in de mainstream. die nadat hij Eliza had
[58:05] Speaker 4: gemaakt in de jaren 60... eigenlijk dezelfde dingen schreef als
[58:08] Speaker 4: ik in mijn boek. Ik citeer hem ook veel in
[58:10] Speaker 4: het boek. Die zei ook van, joh, als je alleen
[58:12] Speaker 4: maar programmeert... krijg je wel echt een smalle blik op
[58:14] Speaker 4: de wereld. Moeten die MIT-jongens en meisjes, maar vooral jongens...
[58:18] Speaker 4: niet ook eens een beetje buiten komen? En hij is
[58:20] Speaker 4: helemaal uit het informatica-kanon verdwenen. Hij komt helemaal niet in
[58:24] Speaker 4: curricula terecht. Terwijl hij dus wel ook uit die wereld komt.
[58:27] Speaker 4: Dus het is heel lastig. Want als jij dingen zegt
[58:30] Speaker 4: die er niet zo goed bij passen... dan val je
[58:32] Speaker 4: er buiten. dan hoor je er niet meer bij. En
[58:35] Speaker 4: het zijn dus ook vaak gemarginaliseerde stemmen. Of te worden
[58:38] Speaker 4: dat hij was dat niet, maar hij werd dat door
[58:40] Speaker 4: wat hij zei. Dus dat tegengeluid kan bijna niet bestaan.
[58:44] Speaker 4: Want mensen uit de informatica zien het niet. En als
[58:47] Speaker 4: ze het zien, worden ze eruit gezet. En mensen buiten
[58:50] Speaker 4: de informatica zien het wel. Maar die worden niet serieus genomen.
[58:53] Speaker 4: Ik heb een onwijs gave collega aan de vuur bij theologie.
[58:56] Speaker 4: Marius Dorobanto heet hij. Hij doet dus onderzoek naar AI
[58:59] Speaker 4: en religie.
[59:01] Speaker 1: Die moeten we in de technologie hebben. Die hebben we
[59:03] Speaker 4: deze keer geadviseerd. Hij spreekt nog niet zo goed Nederlands. Oké,
[59:06] Speaker 4: dan kan
[59:06] Speaker 1: hij niet.
[59:08] Speaker 4: Jullie dat kunnen doen. Maar
[59:09] Speaker 1: er is
[59:10] Speaker 4: ook heel veel plekken waar je in het Engels zou
[59:12] Speaker 4: kunnen spreken. En hij zegt dan zo ontzettend terecht. Ik
[59:16] Speaker 4: heb zoveel waanzinnig goede dingen te zeggen over... hoe is
[59:20] Speaker 4: dit wel of niet een religie. Maar ik word niet gevraagd,
[59:24] Speaker 4: want ik ben een theoloog. Wie gaat er nou ook voor?
[59:27] Speaker 4: We weten het Nationaal AI-debat ook in het Nederlands. Maar
[59:29] Speaker 4: we zouden gewoon niet zo snel hem bellen voor een
[59:31] Speaker 4: debat over AI. Want hij is een theoloog. Terwijl hij
[59:35] Speaker 4: zoveel nuttige perspectieven biedt. En dat geldt dus voor heel
[59:39] Speaker 4: veel andere mensen
[59:39] Speaker 1: ook. Terwijl dit op zichzelf natuurlijk ook wel weer een
[59:42] Speaker 1: bewijs is... dat het best wel aan strenge religieachtige secten
[59:46] Speaker 1: misschien wel... Precies, jij bent niet door de
[59:48] Speaker 4: initiation gegaan van informatica.
[59:50] Speaker 1: Precies, er zijn valse profeten en goede profeten. Dat maakt
[59:55] Speaker 1: me niet
[59:56] Speaker 3: uit. Ik vind dit zo boeiend. Ik ga gewoon door.
[59:58] Speaker 3: Je zegt de oplossing is verzetten, snappen... en een ander
[1:00:02] Speaker 3: soort informatica. Ik denk toch dat je dat even moet uitleggen.
[1:00:05] Speaker 4: Ja, dus met verzetten bedoel ik... ook echt zeker in
[1:00:08] Speaker 4: die context van... bedrijfssoftware, als je weer met een slechte
[1:00:12] Speaker 4: intranet moet werken... of je moet een knopje en het
[1:00:14] Speaker 4: werkt steeds niet... dat we vaker ook gewoon op de
[1:00:16] Speaker 4: werkvloer mogen zeggen... dit werkt niet
[1:00:19] Speaker 4: Jouw belofte van middle management was... we hebben nu een
[1:00:22] Speaker 4: software en dit gaat jullie leven makkelijker maken. Hoe vaak
[1:00:25] Speaker 4: hebben we allemaal niet dit soort mailtjes gehad? We
[1:00:26] Speaker 3: accepteren te veel.
[1:00:27] Speaker 4: Ja, en vervolgens doet het het niet. En dan zeg je, ja,
[1:00:30] Speaker 4: maar het doet het niet. Ja, maar we kunnen toch
[1:00:31] Speaker 4: de vooruitgang niet tegenhouden. Hoezo? Jij hebt het hier zelf uitgerold.
[1:00:35] Speaker 4: Mag ik jou toch verantwoordelijk houden dat het niet werkt?
[1:00:37] Speaker 4: Ik geef ook een voorbeeld van op de vuur dan.
[1:00:40] Speaker 4: Twintig systemen. Ik moet bij de ene mijn rooster bekijken.
[1:00:43] Speaker 4: Bij de andere moet ik mijn rooster invoeren. Bij de
[1:00:44] Speaker 4: andere moet ik mijn huiswerk opzetten. Bij de andere moet
[1:00:46] Speaker 4: ik mijn cijfer invoeren. Allemaal andere computers. Ik moest al
[1:00:49] Speaker 4: een week met
[1:00:49] Speaker 5: Winfields over jou werken. Die gasten snappen het echt niet.
[1:00:55] Speaker 5: Zo
[1:00:55] Speaker 4: slecht. Dus als je een klant bent, kan je zeggen,
[1:00:58] Speaker 4: dit niet. Als je een werknemer bent, kan je je
[1:01:01] Speaker 4: ook meer organiseren. De grote rol voor de vakbond is weggelegd.
[1:01:05] Speaker 4: Omdat er echt, heel vaak als ik hierover praat... heel
[1:01:07] Speaker 4: de zaal met mensen knikt en zegt... ja, ik haat
[1:01:09] Speaker 4: alles zover die ik moet gebruiken op mijn werk. Ik denk,
[1:01:12] Speaker 4: daar zit untapped potential voor actie. Dus daar kan je verzetten.
[1:01:16] Speaker 4: Persoonlijk kan je ook zeggen, ik wil minder Big Tech gebruiken.
[1:01:19] Speaker 4: Dat is altijd goed. Maar ik denk dat georganiseerd verzet
[1:01:22] Speaker 4: veel beter werkt.
[1:01:24] Speaker 3: Snappen
[1:01:24] Speaker 4: gaan we nu. We gewone mensen, dus de niet-programmeurs... moeten
[1:01:29] Speaker 4: zich niet meer laten wijsmaken dat het niet kan. Jij
[1:01:32] Speaker 4: kan het toch niet. Jij snapt het niet. Nee, want
[1:01:35] Speaker 4: je snapt het wel. Als we het over de democratie hebben,
[1:01:38] Speaker 4: dan snapt een politicoloog het wel. Als we het over... Hé,
[1:01:42] Speaker 4: is het niet een beetje religieus aan het worden? Goh,
[1:01:44] Speaker 4: waarom noemt Pieter Thiel eigenlijk Greta Thunberg de antichrist? Nou,
[1:01:49] Speaker 4: misschien moeten we een theoloog bellen en niet nog een techbro.
[1:01:52] Speaker 4: Dus je snapt het wel, je snapt genoeg over democratie...
[1:01:55] Speaker 4: en de wereld en de samenleving om hierover te oordelen.
[1:01:59] Speaker 4: Dus laat je niet wijsmaken dat je niet mee mag
[1:02:01] Speaker 4: doen aan dat gesprek. Je snapt het wel. En ook programmeren,
[1:02:05] Speaker 4: je kan daar iets meer van snappen. Ik noem een
[1:02:08] Speaker 4: paar blogposts, een hele goede blogpost... van Stefan Wolfram over
[1:02:11] Speaker 4: hoe AI werkt... dan moet je er één dag voor
[1:02:13] Speaker 4: gaan zitten en dan snap je hoe het werkt. Dat
[1:02:15] Speaker 4: kan jij ook. Dus die plicht heb je om deze
[1:02:19] Speaker 4: ontwrichtende technologie... te begrijpen vanuit ieder vakgebied.
[1:02:22] Speaker 3: En een ander soort informatica, tot slot. De derde
[1:02:25] Speaker 3: Jouw oplossing.
[1:02:26] Speaker 4: Wij, de mensen buiten de informatica... moeten bijvoorbeeld dat curriculum
[1:02:29] Speaker 4: van 17 punten... met één
[1:02:31] Speaker 3: punt
[1:02:31] Speaker 4: EC... Dus de informatici moeten dat aanpassen. Die hebben die
[1:02:35] Speaker 4: macht als opleidingsdirecteuren enzovoort. Maar wij moeten met z'n allen zeggen...
[1:02:39] Speaker 4: Beste vrienden bij de informatica faculteit. Dit kan zo niet.
[1:02:43] Speaker 4: Dit moet beter. Want jullie maken die vierkante ogen. Waarmee
[1:02:46] Speaker 4: de mensen naar de wereld kijken
[1:02:49] Speaker 1: Bas getekend, Feline Herman. Lekker Feline. Jongen, jongen, jongen. Je
[1:02:54] Speaker 1: hebt een boek geschreven. Vierkante
[1:02:57] Speaker 4: ogen. Volgende week in de boekhandel.
[1:03:00] Speaker 1: 27 oktober.
[1:03:02] Speaker 4: Precies
[1:03:03] Speaker 3: Zeker de moeite waard. Ga dat boek lezen. Ga hem kopen.
[1:03:06] Speaker 3: En reacties ook over het boek kunnen naar technoloog.bnr.nl. Mooi hè?
[1:03:11] Speaker 3: En je kan ons ook bekijken op YouTube. Slash het
[1:03:14] Speaker 3: BNR Tech.
[1:03:14] Speaker 1: Ik vind het heel fijn dat ik nu van Verlien
[1:03:17] Speaker 1: de toestemming heb gekregen... om in opstand te komen tegen
[1:03:19] Speaker 1: Microsoft Teams. Ja, precies. Dat is echt slecht. Ja,
[1:03:22] Speaker 5: het is ook hilarisch. Gewoon niet meer doen. Ik heb
[1:03:27] Speaker 5: een Teams-call morgen. Je komt gewoon niet, want het is Teams.
[1:03:30] Speaker 4: Ja, het is hilarisch ook. Ze willen dus op sommige universiteiten,
[1:03:33] Speaker 4: ook bij ons, daar gesprekken over. Misschien willen we dan
[1:03:35] Speaker 4: Linux of iets anders invoeren. En dan zeggen de mensen
[1:03:37] Speaker 4: van IT, ja, maar dan moeten we eerst mensen gaan
[1:03:39] Speaker 4: trainen om iets anders te gebruiken. Ik denk, waar is
[1:03:41] Speaker 4: mijn Teams-training dan?
[1:03:43] Speaker 1: Of
[1:03:43] Speaker 4: daarvoor hadden we OneDrive, of weet ik niet
[1:03:45] Speaker 1: wat we allemaal hadden.
[1:03:46] Speaker 4: SharePoint, dat is allemaal...
[1:03:48] Speaker 1: Wat mij betreft gaan we allemaal terug naar IRC. Het
[1:03:50] Speaker 1: werkt gewoon. Tot volgende week.

Shows are listed from Apple Podcasts' charts and directory, and Podcast Index where it is used. Every show and episode belongs to its publisher and plays from the publisher's own feed; this site hosts none of them.