Latest / De Technoloog | BNR / De macht van de programmeurs

Transcript

De macht van de programmeurs · De Technoloog | BNR

• 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.