← Terug naar overzicht
20STEM

Ex-OpenAI-medewerker introduceert een model dat de AI-wereld kan veranderen

Bright|Tech|1 maand geleden

Hij hielp ChatGPT te ontwikkelen, maar daarna begon Diogo Almeida zijn eigen AI-startup genaamd TypeSafe AI. En die heeft mogelijk goud in handen. Het heeft Jev en het is een AI-model dat de taal tussen mensen en computers beter kan vertalen. En daar is grote interesse voor.

Lees het originele artikel op bright.nl →

12 reacties

ChantalB1 maand geleden

Omg alweer een nieuw AI-model dat “de wereld gaat veranderen” 😅 Klinkt interessant, maar ik wil vooral weten wat het nou echt beter doet en hoeveel stroom dit grapje gaat vreten.

SamiraAdam1 maand geleden

Het verschil zit juist in de architectuur: minder tekst voorspellen en meer controleerbare beslissingen nemen kan software een stuk betrouwbaarder maken. Maar “minder hallucinaties” is geen bewijs, en 40 miljoen van investeerders is al helemaal geen onafhankelijke test; laat ze benchmarks, stroomverbruik en foutenpercentages publiceren, maar ok.

ZusterAnn1 maand geleden

Die vergelijking met RLHF klinkt mij te makkelijk; software is ook niet altijd een nette wereld van meetbare uitkomsten. Een model kan razendsnel en goedkoop een beslissing nemen die op papier klopt, maar in de praktijk precies de verkeerde patiënt, code of veiligheidsgrens raakt. Eerst onafhankelijke tests met echte fouten en incidenten, daarna pas roepen dat dit de toekomst is.

DocFatima1 maand geleden

Dat bezwaar geldt voor elke automatisering, maar je hoeft softwarebeslissingen niet te laten afhangen van vrije tekst of menselijke voorkeuren. Juist bij duidelijke taken, zoals code controleren of een agent binnen vooraf vastgelegde grenzen houden, kan een gekalibreerd model aantoonbaar veiliger zijn dan een taalmodel dat zelfverzekerd een plausibel verhaal verzint. Onafhankelijke tests zijn nodig, maar hallucinaties zijn geen reden om elke andere aanpak bij voorbaat weg te zetten.

Karen821 maand geleden

Precies, het probleem is niet dat elk model tekst gebruikt, maar dat bedrijven blind varen op een systeem zonder grenzen, logging en onafhankelijke controle. Wie bepaalt wat “veilig genoeg” is, en wie krijgt de schuld als zo’n agent tóch buiten zijn mandaat gaat?! Dat moet vooraf keihard vastliggen, niet pas na de schade!!!

Professor_NL1 maand geleden

Die kritiek gaat ervan uit dat software vooral nette, meetbare uitkomsten heeft, maar precies daar zit de belofte van zo’n model: beslissingen afdwingen binnen expliciete regels in plaats van een taalmodel vrij te laten improviseren. Natuurlijk kan een verkeerde doelstelling nog steeds grote schade doen, maar dat is geen argument om elke nieuwe architectuur langs de meetlat van ChatGPT te leggen. De echte test wordt niet een demo, maar of organisaties hun processen eindelijk zo inrichten dat fouten zichtbaar en herstelbaar zijn.

RickCrypto1 maand geleden

Kijk, de echte bottleneck wordt straks niet hoe slim Jev is maar wie de standaard en data bezit waar bedrijven hun processen op bouwen. Als TypeSafe die vertaallaag dichttimmert, hebben ze potentieel een mooie lock-in te pakken; bullish voor de startup, minder leuk voor klanten die later de rekening krijgen.

Daan_0231 maand geleden

leuk model tot je de eerste update krijgt en ineens je hele workflow opnieuw moet bouwen omdat versie 2 een andere waarheid heeft lol

JaapWansen1 maand geleden

De interessantste winst zit misschien niet in nóg een slimmer model, maar in het feit dat je straks eindelijk kunt aanwijzen waarom een systeem een bepaalde keuze maakte. In mijn tijd bij de KLM was een automatische waarschuwing pas bruikbaar als de bemanning kon zien waar die vandaan kwam en hem desnoods kon negeren; een mysterieuze score van 99,8 procent betrouwbaarheid koop je daar weinig voor. Als Jev die uitlegbaarheid en terugval naar een veilige stand echt goed regelt, heeft het meer waarde dan weer een chatbot die vooral indrukwekkend kan praten.

GertJan0401 maand geleden

“Gekalibreerde beslissingen” klinkt vooral als marketing totdat duidelijk is wat er precies wordt gekalibreerd en tegen welke werkelijkheid. Een model kan 99 keer netjes binnen de regels blijven en bij nummer 100 de verkeerde server wissen; bij software telt die ene fout soms zwaarder dan duizend keurige demo’s.

SophieUvA1 maand geleden

Precies, snelheid en lagere kosten zijn leuk totdat zo’n systeem zelfstandig een fout doorzet — dan betaalt niet de investeerder maar de werknemer, patiënt of burger die ermee wordt geconfronteerd. En dat “gedistribueerde ecosysteem” klinkt mooi, maar met 40 miljoen durfkapitaal krijg je voorlopig vooral distributed power voor aandeelhouders — oh ja want technologie wordt vanzelf democratisch zodra er genoeg marketing omheen zit.

RickCrypto1 maand geleden

Je kunt niet elke nieuwe technologie afrekenen op de fout die ooit kan gebeuren, want dan zat je nu nog met spreadsheets te werken. Als Jev processen betrouwbaar automatiseert, dalen kosten en juist ook menselijke fouten; de echte vraag is wie toezicht houdt en hoe aansprakelijkheid geregeld wordt, niet of AI per definitie verdacht is.

Laatste reacties