Latest / De Grote Tech Show | BNR / CEO ElevenLabs: 'Zo blijven we met ons hoogwaardige AI-spraakmodel OpenAI en Google voor'

Transcript

CEO ElevenLabs: 'Zo blijven we met ons hoogwaardige AI-spraakmodel OpenAI en Google voor' · De Grote Tech Show | BNR

0:00
Speaker 1: De Grote Tech Show wordt mede mogelijk gemaakt door Orange
0:03
Speaker 1: Cyber Defense. Van strategie tot uitvoer, jouw cybersecurity in vertrouwde handen.
0:11
Speaker 2: Goed dat je luistert naar de Grote Tech Show. Tech
0:13
Speaker 2: verandert onze wereld. Hier hoor je hoe. Vandaag op bezoek
0:16
Speaker 2: bij een internationaal AI-bedrijf van Europese komaf. Ontwikkelaar van AI-stemmodellen
0:21
Speaker 2: en nog veel meer. Nu gewaardeerd op 22 miljard dollar.
0:25
Speaker 2: Ze heette Eleven Labs, wel bekend. Dus daar gaan we
0:28
Speaker 2: over praten met de internationale topman. En wij zijn in
0:30
Speaker 2: mijn geval Joe van Buurik. En Daniel Wol. Want Ben
0:33
Speaker 2: is er een keertje niet, gelukkig jij wel. Maar even
0:35
Speaker 2: goed neem ik elke donderdag de week in Tech door.
0:38
Speaker 2: Al het nieuws wat er speelt, alles wat je moet weten,
0:40
Speaker 2: wel met Ben. Dus volg de Grote Tech Show in
0:42
Speaker 2: je favoriete podcast app. Nu dan naar Eleven Labs, want
0:50
Speaker 2: hun nieuwe kantoor in Amsterdam is geopend. Gekozen als nieuwe
0:53
Speaker 2: uitvalsbasis voor deze aanbieder van AI-stemmen en audiogeneratie en nog
0:57
Speaker 2: veel meer zaken. Ze hebben nogal wat nieuws gedeeld afgelopen week,
1:00
Speaker 2: want er kwamen ook net twee nieuwe versies van hun
1:02
Speaker 2: gelijknamige spraakmodellen uit. Versie 4 en Turbo. En met het
1:06
Speaker 2: verkopen van een pluk nieuwe aandelen ter waarde van 300
1:08
Speaker 2: miljoen dollar zou dus nu 22 miljard dollar waard zijn.
1:12
Speaker 2: Dus dat is nogal wat. Het meest waardevolle AI-bedrijf van
1:15
Speaker 2: Europa zelfs. Niet gek als je je hoofdkwartier in Londen
1:17
Speaker 2: hebt en nu dus ook in Amsterdam zit. Switching to
1:20
Speaker 2: English now, because we're going to be talking about all
1:22
Speaker 2: of this with Eleven Labs CEO Mati Staniszewski. Welkom to
1:26
Speaker 2: our show. Thank you so much for having me on.
1:28
Speaker 2: Thank you. We know Eleven Labs mainly for text-to-speech and transcription,
1:32
Speaker 2: but you've grown far beyond that. What's your core business,
1:35
Speaker 2: if you should describe that to our listeners?
1:39
Speaker 3: Zo als een bedrijf combineren we uniek zowel onderzoek als producten.
1:43
Speaker 3: Dus we bouwen fundatieve modellen voor alles in het AI-gevoel.
1:47
Speaker 3: En dan bouwen we producten om te helpen hoe we, mensen,
1:53
Speaker 3: interacteren met de technologie rondom ons. En dat is de
1:57
Speaker 3: hoofdmissie van wat we willen oplossen. We geloven dat het
1:59
Speaker 3: eindelijk de tijd is met de AI-ontwikkeling... waar je technologie
2:03
Speaker 3: kan veranderen naar de manier waarop we willen communiceren. En
2:06
Speaker 3: dat is wat we willen oplossen. Dus de grootste deel
2:07
Speaker 3: van ons bedrijf vandaag... is effectief modellen voor interactie te bouwen.
2:12
Speaker 3: Dus het combineren van de transcriptie, de intelligentie... de generatie
2:17
Speaker 3: van het gesprek en hoe je dat allemaal samen orkestreert.
2:20
Speaker 3: En dan hoe je dat in de enterprise-context als voice
2:23
Speaker 3: agents brengt. Dus hoe we kunnen helpen met de klant-experiëntie...
2:27
Speaker 3: help across the communication. And that's the biggest part. So
2:31
Speaker 3: today we've already seen so much of that potential happening
2:34
Speaker 3: here in Netherlands with some of our customers and partners
2:39
Speaker 3: like KPN where we are solving that across. So that
2:42
Speaker 3: would be the biggest part. I think as you mentioned
2:44
Speaker 3: in your opening introduction, it's also a great timing for
2:47
Speaker 3: us as we've seen a huge adoption across enterprise with
2:50
Speaker 3: the recent round. Die werd gisteren aangekondigd, waar veel bedrijven
2:55
Speaker 3: de Voice Agent zijn aan het bouwen. Ze brengen Voice
2:58
Speaker 3: Agents in de productie, over de hele wereld.
3:01
Speaker 2: Ik heb het al gezegd, we kunnen je beschrijven als
3:04
Speaker 2: de hoogst gevalueerde Europese AI-bedrijf. Tot welke hoogte ben je Europese?
3:10
Speaker 2: Je komt uit Polen, als ik correct ben. Je hebt
3:12
Speaker 2: je hoofdkantoor in het Verenigd Koninkrijk. Je hebt ook een U.S. toegang.
3:16
Speaker 2: Je hebt nu ook een Amsterdam toegang. Wat is de situatie, Matty?
3:20
Speaker 3: Ik vind deze vraag leuk, want we als bedrijf, toen
3:25
Speaker 3: we begonnen, onze aspiratie, en zelfs vandaag, we beschrijven onszelf
3:30
Speaker 3: als een globale bedrijf. We wilden altijd voor globale markten
3:33
Speaker 3: bouwen waar je ook is. En we hebben nooit geprobeerd
3:37
Speaker 3: om te denken over de categorie waar we ons voelen
3:42
Speaker 3: dat we een specifieke locatie moeten hebben. Maar de waarheid
3:45
Speaker 3: is dat we in Europa begonnen, continentale Europa, We hebben
3:49
Speaker 3: vandaag het grootste team in Europa. We hebben onze headquarters
3:51
Speaker 3: in Londen. En nog steeds, uit de 800 mensen, zijn
3:55
Speaker 3: er bijna 500 overal in Europa. We plannen op locaties
3:58
Speaker 3: te openen, hopelijk in de meeste Europese landen. En winnen
4:03
Speaker 3: en laten zien wat we kunnen doen en een globaal
4:05
Speaker 3: impact hebben. Natuurlijk is de VS een groot markt voor ons.
4:08
Speaker 3: We hebben ook onze officiën en entitees daar. En dat
4:13
Speaker 3: groeit continu. Maar als we niet alleen naar talent kunnen contribueren,
4:18
Speaker 3: maar ook naar het ecosysteem, voor grondschappen, voor impactprogramma's, voor investeringen,
4:21
Speaker 3: dan zouden we het leuk vinden. Ik zou het leuk
4:23
Speaker 3: vinden om Europa te laten zien wat ze kunnen doen. Natuurlijk,
4:27
Speaker 3: ik ga weg van je vraag,
4:29
Speaker 2: dus
4:29
Speaker 3: interrupteer me.
4:29
Speaker 2: Maar ik
4:30
Speaker 3: denk dat de grote vraag is, wat kunnen we als
4:35
Speaker 3: Europa doen om het echt te innoveren en het naar
4:37
Speaker 3: een andere stage te brengen. En ik denk dat er goede...
4:39
Speaker 3: wijzen om dat te laten zien, en ik zal een
4:41
Speaker 3: specifieke geval maken. Ik denk dat infrastructuur, energie, GPU's een
4:45
Speaker 3: moeilijk probleem zijn. Om modellen te ontwikkelen, buiten van woordmodellen,
4:49
Speaker 3: is het ook een moeilijk probleem voor die ruimte. Maar
4:52
Speaker 3: waar we, ik denk dat we een ongelooflijke mogelijkheid hebben,
4:54
Speaker 3: is de geplande AI-partij van de versie. Europa, in de
4:58
Speaker 3: meeste landen, heeft ongelooflijke sociale systemen, zowel de gezondheidszorg als
5:03
Speaker 3: de educatie, zowel de voordelen,
5:05
Speaker 2: die
5:06
Speaker 3: worden versierd naar elke persoon. Nu, het voordeel daarvan is
5:11
Speaker 3: dat je de AI in een ongelooflijk gemakkelijker manier kan distribueren.
5:16
Speaker 3: En dat door te diffuseren in de economie. Je kunt
5:18
Speaker 3: dat niet in de andere economieën doen. Ik denk dat
5:20
Speaker 3: we naar dat moeten leiden. En misschien als een uitdaging
5:23
Speaker 3: naar jouw vraag, tot welke hoogte we Europese zijn. We
5:26
Speaker 3: willen in Europa innoveren met die technologie. Daarom strekken we
5:29
Speaker 3: onze werk niet alleen op bedrijven, maar ook met regeringen.
5:32
Speaker 3: over de Europese continenten. Laten we
5:35
Speaker 4: naar de technologie gaan, Daniel. Daar ben je heel erg
5:38
Speaker 4: benieuwd in. Je ziet de Frontier AI Labs nu modellen sturen.
5:43
Speaker 4: Ik denk dat de afstand nu tien dagen is tussen Frontier-modellen.
5:48
Speaker 4: Hebben de 11 labs een verandering in de snelheid die
5:53
Speaker 4: nieuwe modellen sturen? V4 is al een nieuw stap naar boven.
5:57
Speaker 4: Hoe zie je dat?
6:00
Speaker 3: Ik denk dat de iteraties in de stemmodellen om echt
6:03
Speaker 3: een stappenverandering te maken, een beetje langer te duren. Je
6:06
Speaker 3: hebt het waarschijnlijk gezien sinds het begin van het jaar,
6:08
Speaker 3: en we hebben een beetje gesproken, natuurlijk, voor de show
6:10
Speaker 3: over de technologie, en je hebt waarschijnlijk ook wat feedback
6:12
Speaker 3: over wat je hebt gezien in de ruimte. Maar er
6:15
Speaker 3: zijn veel stemmodellen die worden ontwikkeld. Maar veel betekent niet
6:20
Speaker 3: veel goede. En dat is, denk ik, het enige stuk
6:23
Speaker 3: waar we het meest trots op zijn. Ik heb een
6:25
Speaker 3: briljante co-founder, Piotr, mijn beste vriend van 15 jaar, die
6:29
Speaker 3: kan beide de modellen bouwen en de leidende onderzoeksteam in
6:34
Speaker 3: de wereld voor alles rond Voice. En dat begon in
6:37
Speaker 3: 2022 met de eerste model, V1. Dat was op dat
6:40
Speaker 3: moment de eerste model om de onkende waarde van gesprek
6:43
Speaker 3: te kruisen. Om tekst in gesprek te brengen, de juiste context, intonatie,
6:47
Speaker 3: emotie en eindelijk het content te krijgen. and story in
6:51
Speaker 3: a way that you would actually like to enjoy to
6:53
Speaker 3: listen to. Fast forward to today, to this week, literally,
6:57
Speaker 3: we are releasing our recent version, V4, and once again,
7:01
Speaker 3: it's a model leading on benchmarks. They're leading against Google, OpenAI,
7:04
Speaker 3: any of the startups that they're building, and not leading
7:06
Speaker 3: by a small percentage point, leading by a significant leap,
7:10
Speaker 3: almost 10%, to the previous part. So, less frequent step changes,
7:15
Speaker 3: I would say, but when they They are still possible,
7:19
Speaker 3: they still matter. And as we've shown this week, you
7:22
Speaker 3: can still build something magnificent.
7:23
Speaker 4: Yeah, but so I'm very curious, what is your edge then?
7:26
Speaker 4: Because the companies you just named, Google, OpenAI, are way
7:30
Speaker 4: bigger than you, with probably more researchers on this topic
7:33
Speaker 4: as well. What's your edge
7:36
Speaker 3: Well, one is definitely Piotr and the research team behind it.
7:38
Speaker 3: So that's an amazing part. You know, I think the
7:42
Speaker 3: first piece, on the research side, in voice, today... across
7:48
Speaker 3: any AI model you need compute, you need data, and
7:52
Speaker 3: you need architecture. A lot of the big companies will
7:55
Speaker 3: benefit from the first two, the compute and the data scale.
7:57
Speaker 3: In voice and audio, the architecture problems are still some
8:01
Speaker 3: of the biggest problems you need to solve. Dus je
8:04
Speaker 3: hoeft nog steeds een goede hoeveelheid ressources te hebben, maar
8:08
Speaker 3: je hoeft ook heel goede ideeën nodig te hebben over
8:12
Speaker 3: hoe je het model moet verconfigureren. En dat is wat
8:15
Speaker 3: het team heeft kunnen doen. En dat is het einde.
8:18
Speaker 3: Dus alleen de excellentie van de onderzoekers op het team
8:21
Speaker 3: en het hebben van de beste is wat betreft. Ja.
8:25
Speaker 3: De tweede vraag over onderzoek, en ik zal er nog
8:27
Speaker 3: wat meer toevoegen, over onderzoek, is hoe je de cijfers
8:30
Speaker 3: terug kan voeren van wat je in het veld ziet,
8:33
Speaker 3: om de modellen te verbeteren. Ik heb eigenlijk een heel
8:36
Speaker 3: specifieke voorbeeld. Hier in Nederland werkten we met KPN. Transcriberen
8:41
Speaker 3: of transcriberen Dutch postcodes is een moeilijke uitdaging. De meeste
8:45
Speaker 3: modellen falen op
8:46
Speaker 1: dit. Dus
8:46
Speaker 3: we werkten met hen om een specifieke transcriberingsmodel te creëren.
8:50
Speaker 3: Dat heeft ongeveer 60% van de toekomst verbeterd tot nu
8:53
Speaker 3: al over 82% van de toekomst... dat de transcriptie gebeurt,
8:57
Speaker 3: en dat is veel beter dan een nieuw model. Dus
8:59
Speaker 3: die mogelijkheid om het feedback van het lokale veld in
9:03
Speaker 3: de modellen te
9:03
Speaker 1: brengen,
9:03
Speaker 3: is erg belangrijk. En als je vraagt over de langere
9:06
Speaker 3: termijn voordelen, onderzoek is een component, maar als we denken
9:09
Speaker 3: over onze waarde, combineren we onderzoek met het product, hoe
9:12
Speaker 3: je niet alleen AI brengt, maar hoe je het in
9:14
Speaker 3: de productie brengt, hoe je de geplande AI-partij van de
9:16
Speaker 3: foto brengt, hoe je het combineert met je systemen, hoe
9:19
Speaker 3: je het configureert, hoe je verbindt met CRM of CCAS,
9:22
Speaker 3: of de telefoon waar je werkt, en hoe je het deployeert.
9:24
Speaker 3: En dan over tijd, en de laatste is natuurlijk hoe
9:27
Speaker 3: je een ecosysteem kan bouwen rondom dit. Van mensen die
9:30
Speaker 3: hun asseten aanbieden, aanbieden aan de simulatietesten, aanbieden aan de reels.
9:33
Speaker 3: Dus mensen die bouwen, en weer, kunnen niet bouwen vanaf
9:36
Speaker 3: buiten en het ecosysteem ervan
9:37
Speaker 2: benefiteren. Kun je een beetje licht schijnen op de balans
9:40
Speaker 2: tussen al dit? Want je hebt het al gezegd, een
9:42
Speaker 2: groot deel is onderzoek, er is computerisatie, er is data
9:45
Speaker 2: die moet ingaan. Waar leen je je het meest in
9:48
Speaker 2: om dat competitieve einde te krijgen, zoals Daniel net probeerde
9:51
Speaker 2: te schrijven?
9:53
Speaker 3: Ja, de model is het belangrijkste. De model is het belangrijkste.
9:56
Speaker 3: En dan het tweede in audio, wat een beetje anders
9:58
Speaker 3: is dan andere ruimtes.
9:50
Speaker 2: as Daniel just tried to sketch
9:53
Speaker 3: Yeah, the model is the key piece. The model is
9:55
Speaker 3: the key piece, and then second in audio, which is
9:57
Speaker 3: slightly different to other spaces, you don't need as much
10:01
Speaker 3: the data part, you need the high quality annotated data.
10:04
Speaker 3: So we invested, we have over a thousand people contracting
10:07
Speaker 3: with us, which... hebben worden getraind door Voice Coaches om
10:12
Speaker 3: dat in een specifieke manier
10:13
Speaker 2: te
10:13
Speaker 3: anoteren. Omdat de gewone labelling-efforts niet werken. Je hebt mensen
10:16
Speaker 3: nodig die niet alleen begrijpen wat wordt gezegd, maar ook
10:19
Speaker 3: hoe het wordt gezegd. Wat zijn emoties
10:20
Speaker 2: gebruikt? Wat is accent? Wat is language? Je cultiveert en
10:23
Speaker 2: maakt dit besproken data. Je krijgt niet alleen grote sets
10:27
Speaker 2: van gesproken data. Je rijdt echt boeken af. Nee, nee, nee.
10:31
Speaker 2: Je hebt een erg bepaalde...
10:34
Speaker 3: In een geweldige manier draait de stem heel veel nuance.
10:37
Speaker 3: Het draait verschillende... Het is de basis
10:40
Speaker 2: van onze culturele communicatie
10:43
Speaker 3: Het zijn de sociale normen, de emoties die je doorlaat.
10:45
Speaker 3: Je kunt er geen verschillende teksten uitvoeren. Het is een
10:47
Speaker 3: veel richer manier om te communiceren. De imperfecties, de intonatie,
10:53
Speaker 3: alles betreft het. Om het te kunnen opnemen, moet je
10:57
Speaker 3: mensen weten hoe je het
10:58
Speaker 2: kan
10:58
Speaker 3: opnemen. Je moet het trainen. Dus we hebben het model,
11:02
Speaker 3: dan de specifieke geautomatiseerde data in specifieke categorieën van werk 2.
11:06
Speaker 3: En natuurlijk is dat alleen de onderzoek. En het echte
11:09
Speaker 3: voordeel is hoe je de onderzoek naar het product brengt
11:11
Speaker 3: en hoe je het product internationaal deployeert. Maar ik
11:13
Speaker 4: denk dat je nu 49 landen maakt, toch? Vroeger was
11:18
Speaker 4: het 90, 90 plus langs. 90 langs, maar voor al
11:22
Speaker 4: die 90 langs moet je in alle nitte gritte details...
11:27
Speaker 4: die geanalyseerde data krijgen voor elke minor detail... die uniek
11:33
Speaker 4: is voor een bepaalde langs
11:34
Speaker 3: 100 procent. Wat we graag willen doen... is de interactie
11:40
Speaker 3: van mensen en technologie in elke deel van de wereld oplossen.
11:42
Speaker 3: En de enige manier waarop dit mogelijk is, is als
11:47
Speaker 3: je echt tijd geeft op de data-part. Maar je weet,
11:50
Speaker 3: misschien een interessant stukje, je zult het zien, we hebben
11:54
Speaker 3: een bedrijf gestart, ik kom van Polen, in Polen is
11:56
Speaker 3: er een heel bijzondere ding. Als je een film kijkt,
11:58
Speaker 3: een buitenlandse film in het Polaan, De werking is dat
12:02
Speaker 3: je één stem hebt die alle stemmen
12:05
Speaker 2: narreert. We hebben dat hier niet
12:06
Speaker 3: Het is gek, of het man of vrouw is. Je
12:07
Speaker 3: hebt één vlakke stem. Toen we begonnen... We wilden de
12:15
Speaker 3: langzaamheidsbarrier afbrengen en daarna de volledige communicatiebarrier afbrengen. We creëerden
12:20
Speaker 3: het model in een manier die wordt gearchitecteerd om langzaam
12:23
Speaker 3: te werken. Dat was een andere manier van het doen.
12:25
Speaker 3: Vroeger hadden mensen alleen Engels. En toen wilden ze het
12:28
Speaker 3: uitbrengen naar de andere manieren. En in onze geval hebben
12:31
Speaker 3: we het uitgebreid gebouwd zodat het kan betekenen dat je
12:34
Speaker 3: de nieuwe manier hebt die je hebt genoemd. En vandaag
12:36
Speaker 3: kunnen we dankzij 90 langzaamheden en de nieuwe manieren doen.
12:41
Speaker 2: Zowel
12:41
Speaker 3: in Catalan als in India. Het zijn allemaal de verschillende
12:45
Speaker 3: onderdelen die nodig zijn. Het
12:46
Speaker 2: is één ding om een stem te doen in een
12:48
Speaker 2: bepaalde taal. Maar een persoonlijke stem is de grootste. Het
12:54
Speaker 2: meest bekende voorbeeld is onze collega Arthur Royarkers.
12:57
Speaker 1: Hij was
12:57
Speaker 2: ook een talkshow-host bij BNR. Hij had vocal chord-issues. Misschien
13:01
Speaker 2: weet
13:02
Speaker 1: je
13:02
Speaker 2: het geval. Hij maakte een klon van zijn stem... die
13:04
Speaker 2: hij kon gebruiken om te communiceren terwijl hij niet kon praten.
13:08
Speaker 2: We waren al bewust van hoe dit mensen in zo'n
13:11
Speaker 2: positie kan benefiteren. At the same time Daniel cloned my voice.
13:15
Speaker 2: Het was ongelooflijk realistisch voor maar 10 seconden audio... Hoe
13:20
Speaker 2: kun je een persoonlijke stem zo
13:23
Speaker 3: specifiek aanpakken? Ja, er is die risico's en balans van
13:28
Speaker 3: hoe je
13:28
Speaker 2: het kan gebruiken. Het kan worden misgebruikt door bepaalde mensen.
13:30
Speaker 2: Je moet
13:31
Speaker 3: de technologie kunnen bouwen. We nemen de verantwoordelijkheid om die
13:34
Speaker 3: technologie te gebruiken. En hoe je de juiste veiligheid kan
13:38
Speaker 3: bouwen zodat het op de juiste manier wordt geplandeerd. Het
13:41
Speaker 3: eerste stuk van alle audio die je genereren is watergemaakt.
13:46
Speaker 3: Wat dit betekent, is dat als het audio wordt genereren
13:49
Speaker 3: en naar het publiek gebracht wordt, dan is er een
13:51
Speaker 3: hidden watermark die ons toestelt en vertrekt wie en hoe
13:55
Speaker 3: ze het genereren.
13:56
Speaker 2: Dit is dan in de file-properties? Of ook in het audio?
13:59
Speaker 2: In het audio
14:00
Speaker 3: zelf.
14:00
Speaker 2: Het kan bijvoorbeeld door de politie geanalyseerd
14:03
Speaker 3: worden? We kunnen de politie ondersteunen, ja. Als er iemand
14:07
Speaker 3: is die een virus heeft geïnteresseerd. Maar je als gebruiker
14:09
Speaker 3: zou het niet kunnen delen. Het is... Het
14:13
Speaker 1: zijn
14:13
Speaker 3: watermarkten. Het is niet op het file-property dat je kan deleten.
14:17
Speaker 1: Het
14:17
Speaker 3: zit achter. Dat is het eerste primitief dat we nemen.
14:20
Speaker 3: En tweede, je hebt het over fraud en scam. Als
14:21
Speaker 3: je iets probeert te genereren dat fraudulent of scamvol is,
14:24
Speaker 3: kunnen we het blokken of het voor de interne review flaggen,
14:27
Speaker 3: zodat we actie
14:28
Speaker 2: kunnen nemen. Want alles loopt door jouw
14:30
Speaker 3: platform. Alles loopt door. Voor onze technologie, ja. En dan
14:34
Speaker 3: heb je een bredere vraag. Nu heb je dezelfde technologie
14:37
Speaker 3: op open source, zonder watermarkten of moderatie. En hier collaboreren
14:41
Speaker 3: we ook met de industrie. met verschillende instituten, de Verenigde
14:45
Speaker 3: Staten en de Verenigde Staten met de Europese Commissie, over
14:47
Speaker 3: hoe we kunnen brengen en bouwen die veiligheids- en guardrails ook.
14:51
Speaker 3: Dus andere technologieën worden beschermd. En dan heb je deze
14:53
Speaker 3: andere kant. Je hebt je collega en radio-host genoemd. De
14:57
Speaker 3: reden waarom ik laat was voor onze start, was omdat
15:01
Speaker 3: ik sprak met een van de ongelooflijke, en het is
15:05
Speaker 3: een ongelooflijke verhaal, want de persoon is en investeerden in
15:08
Speaker 3: 11Labs vanaf de eerste dagen. Ze vonden ons afhankelijk. Ze
15:12
Speaker 3: zijn de bouwer van 11Labs en de gebruiker daarvan. Dat
15:14
Speaker 3: is Bernard Muller, die ook zijn stem verloor door ALS.
15:19
Speaker 3: We werkten met hem om dat stem terug te brengen.
15:24
Speaker 3: En hij heeft een geweldige geest waarin hij niet alleen
15:28
Speaker 3: nog steeds anderen inspirerend maakt, maar ook nog steeds bouwt.
15:34
Speaker 3: Je spreekt over al die verschillende agenten die hij heeft,
15:38
Speaker 3: die met hem werken. Over honderd agenten die werken. En
15:41
Speaker 3: effectief kwam hij met weinig ideeën van de dingen die
15:44
Speaker 3: we nog steeds
15:45
Speaker 2: kunnen bouwen in de
15:46
Speaker 3: ruimte. En dat deel, hoe je de identiteit terug kan brengen.
15:52
Speaker 2: Ze
15:52
Speaker 3: zien de gelukkigheid. Ik voelde een ander niveau van verbinding.
16:00
Speaker 3: Dat is het balans van hoe je het beste van
16:03
Speaker 3: de technologie kan ontwikkelen... en tegen misbruikers te beschermen.
16:05
Speaker 2: Er zijn veel mogelijkheden. We zijn in de business van
16:08
Speaker 2: radio en podcasts. En zoals ik het begrijp, gebruiken we
16:11
Speaker 2: AI-genererde stemmen voor ads op de radio. Dat is een
16:15
Speaker 2: disclaimer van de EU-laan. Ik sprak met sommigen in deze business...
16:18
Speaker 2: die eerdig zijn om AI-stemmen te gebruiken. Maar ze schrijven
16:22
Speaker 2: niet aan, omdat de disclaimer ze in een ongemakkelijke positie zet.
16:25
Speaker 2: Wat is jouw antwoord op dat, dat de autoriteiten ook blijft?
16:29
Speaker 3: Ja, je moet de wet volgen, dus afsluiten als het
16:33
Speaker 3: de wet is. Maar zelfs als het niet de wet is,
16:35
Speaker 3: recommenderen we nog steeds mensen om het te afsluiten. Ik
16:38
Speaker 3: denk dat het laatste wat mensen willen, zowel in het
16:41
Speaker 3: narratief ad als in het gesprek dat je hebt, waar
16:44
Speaker 3: je een steun geeft of een gevoel geeft. Je wilt
16:49
Speaker 3: weten dat je met AI spreekt, je wilt niet voelen
16:51
Speaker 3: dat je verkeerd bent. En er zijn manieren om dat
16:54
Speaker 3: in een manier te doen die voldoende is. Natuurlijk zijn
16:57
Speaker 3: we allemaal in de transitionerende fase, waarin het nog steeds
17:00
Speaker 3: een innovatie is. In vijf jaar tijd zou dat normaal zijn.
17:03
Speaker 3: Maar vandaag... Ik denk dat wat veel van die gevallen willen,
17:07
Speaker 3: die verschillen. Mensen willen een goede verhaal. Ze willen geen AI-slaap.
17:11
Speaker 3: Niemand wil dat. Nee,
17:12
Speaker 1: we
17:12
Speaker 3: willen politiek. Nee, precies. Je wilt je problemen oplossen als
17:15
Speaker 3: je naar klant- en ondersteuningsverantwoordelijkheid zegt. Je wilt een goede problemen-
17:18
Speaker 3: en oplossingsverantwoordelijkheid. Als je in een dokterkamer bent, wil je
17:21
Speaker 3: dat transcriberen en met je interageren. We praten zo verder
17:24
Speaker 3: met onze gasten in de Grote Tech Show. Na deze boodschappen.
17:48
Speaker 2: En nu verder in gesprek met onze gasten.
18:08
Speaker 3: Existing creativity, all the effort you put into the art,
18:12
Speaker 3: bring it to other languages and still preserve the intonation,
18:14
Speaker 3: the emotion, the original creation process. Which is impossible in
18:19
Speaker 3: an affordable or easy way, in any other way. And
18:24
Speaker 3: you want to do that. So I think this problem
18:27
Speaker 3: of like, people will of course, you know, om te
18:31
Speaker 3: begrijpen hoe ze moeten interageren met AI. Dat is een
18:34
Speaker 3: grote deel. De andere stuk is hoe de compensatie-model moet veranderen...
18:38
Speaker 3: om de artiest, de talente
18:41
Speaker 2: de talente... Hoe je dat
18:43
Speaker 3: doet. Dat is wat we aan het innoveren. We hebben
18:45
Speaker 3: een voice-marketplace gecreëerd. Je kunt je stem creëren, je delen het...
18:54
Speaker 3: We authenticate it and you earn money every time it's
18:57
Speaker 3: used
18:57
Speaker 2: And you can set your rate as voice talent
18:59
Speaker 3: You have a very different set of different ways of
19:02
Speaker 3: approaching that. And... En vandaag hebben we 50.000 stemmen die
19:06
Speaker 3: een deel van de platform zijn. 20 miljoen dollar teruggegeven
19:09
Speaker 3: aan de gemeenschap. Jullie hebben geweldige
19:12
Speaker 2: stemmen, je moet een deel van de platform zijn. Dit
19:14
Speaker 2: is Joe's toekomst. Ik ben nog steeds aan het ponderen,
19:18
Speaker 2: maar ik ben zeker dat Daniel erg bezig
19:20
Speaker 3: is
19:20
Speaker 4: met dit
19:20
Speaker 3: Nee, ik vind mijn stem niet zo goed. Ik vind
19:22
Speaker 3: dat ook. Ik voel dat ook. Het klinkt anders wanneer
19:24
Speaker 3: je het hoort dan wanneer je het spreekt.
19:26
Speaker 4: Maar Mattie, we zijn hier in Hilversum. Ik weet niet,
19:29
Speaker 4: weet je de significatie van dit plek? Dit is waar
19:31
Speaker 4: de Nederlandse publieke media-empire wordt
19:35
Speaker 2: gebouwd. Dit is waar alle tv gebeurt. Ja, dit is
19:37
Speaker 2: waar alle tv gebeurt. Is dit
19:38
Speaker 4: de liberale keuze? Je gaat nu naar de Nederlandse markt
19:42
Speaker 4: Ik ben zeker dat
19:43
Speaker 2: jullie al de tv-bossen in ons land hebben gevraagd... om
19:46
Speaker 2: te bekijken wat jullie presenteren
19:48
Speaker 3: Ja, we hebben een goede aantal mensen... die vandaan komen vandaan.
19:55
Speaker 3: We zijn in een ruimte waar Studio 21 de locatie had.
20:01
Speaker 3: De heel Europese dingen werden hier
20:02
Speaker 1: gecreëerd
20:03
Speaker 3: Ik denk dat Eurovision
20:04
Speaker 1: het
20:04
Speaker 3: filmpje had. Alle grote verhalen
20:07
Speaker 1: waren hier
20:08
Speaker 3: Maar... Waar we vandaag het grootste potentieel zien, zijn alle
20:14
Speaker 3: interactieve gevallen. De meeste momentum en het bedrijf vandaag, en
20:19
Speaker 3: wat we nu zien, is de grootste kans in Nederland,
20:21
Speaker 3: hoe je dat klant-experiënt kan oplossen om op een beter
20:26
Speaker 3: niveau te komen. We spraken een beetje over KPN. KPN
20:30
Speaker 3: is een goed voorbeeld van dat gebouw en kundensupport. Maar
20:33
Speaker 3: zo is Just Eat. Dus je kunt zowel hulp krijgen
20:36
Speaker 3: als steun. Als reiziger krijg je hulp. Je kunt restaurants contacten, tijds-
20:43
Speaker 3: en voedingsitems opnemen. En zo zijn er een aantal ongelooflijke
20:46
Speaker 3: bedrijven die zich in de gezondheidsomgeving bouwen. Ik wil
20:49
Speaker 1: zeker
20:49
Speaker 3: de naam opnemen in de juiste manier. Maar het is Redcar,
20:53
Speaker 3: Pharmacy of Medendo. Het zijn twee geweldige voorbeelden waarbij je
20:57
Speaker 3: niet alleen interactief moet zijn, maar je moet ook de
21:01
Speaker 3: medische nuance opnemen. En daar zien we de grootste potentie.
21:04
Speaker 2: Er zijn al die, vooral enterprise gebruikers, waar we het
21:07
Speaker 2: helemaal begrijpen en de waarde van het zien. Ik zal
21:10
Speaker 2: uitleggen dat het een hoogst competitieve markt is. En we
21:13
Speaker 2: hebben het al gezegd, de grote technologie- en AI-bedrijven, zoals Google,
21:17
Speaker 2: zoals Anthropic, Hoe kom je mee met die? Je bent
21:22
Speaker 2: allemaal in hetzelfde wereld, in hetzelfde plek. Wat moeten de
21:29
Speaker 2: 11 labo's doen om de einde te houden over de grote?
21:34
Speaker 2: Die misschien gewoon besluiten, oké, we gaan dit ook doen nu.
21:37
Speaker 2: Moven we over. Het is
21:40
Speaker 3: Nou, eerst... Ze proberen het al te doen. Daar gaan we.
21:44
Speaker 3: Er
21:45
Speaker 4: zijn natuurlijk
21:47
Speaker 3: Google OpenAI-examples
21:49
Speaker 3: maar elke grote lab vandaag, zelfs als je kijkt naar
21:52
Speaker 3: de laatste maanden, elke grote lab heeft een versie van
21:56
Speaker 3: een geluidssolutie op de scène, door hun leiderschap, in de
22:03
Speaker 3: publieke stijgen
22:05
Speaker 3: Dus het gebeurt al. Veel mensen proberen, en gelukkig, Our
22:10
Speaker 3: models are winning with all those companies too. Because of
22:13
Speaker 3: the performance and the quality. Because of the performance and
22:15
Speaker 3: the quality and the usual piece. Focus on a very
22:20
Speaker 3: specific problem and an obsession about that problem. But it's
22:24
Speaker 3: not only research. You need a combination of research, of product,
22:28
Speaker 3: of understanding the problem, understanding the industry, understanding how you
22:31
Speaker 3: built the specific solution for that problem. And then you
22:35
Speaker 3: need a deployment layer. How do you actually bring it
22:37
Speaker 3: to production? How do you shift from hebben een mooie
22:40
Speaker 3: demo van het toegankelijk en versatiele systeem dat op hoogte werkt.
22:46
Speaker 3: En dan, wat uniek is aan onze ruimte, wat niet
22:49
Speaker 3: zo uniek is aan veel andere, is dat je dat
22:51
Speaker 3: ongelooflijke nuance nodig hebt van taal, van stem, van accenten,
22:55
Speaker 3: van sociale normen, dat we proberen in die oplossing te invullen.
22:58
Speaker 3: En daar is dat ecosystem-partij zo'n grote deel van. Dus
23:02
Speaker 3: we zijn blij dat we aan het competeren zijn, blij
23:04
Speaker 3: dat we op het onderzoeksniveau kunnen competeren, blij dat we
23:06
Speaker 3: op het onderzoeksniveau kunnen uitcompeteren, We zijn blij dat we
23:08
Speaker 3: het product bouwen om de specifieke behoeften van onze klanten...
23:12
Speaker 3: in de customer experience space, in de creatieve en marketing space...
23:16
Speaker 3: en dat we dan een ecosysteem kunnen bouwen dat met
23:19
Speaker 3: ons aan de challenge komt
23:21
Speaker 4: Nog een move, je ziet de bedrijven die je net
23:25
Speaker 4: hebt gezegd... open source versies van hun technologie uitvoeren. Ik
23:29
Speaker 4: gebruik veel Whisper, een open AI product. Waarom heeft niet 11Labs...
23:36
Speaker 4: Toen ze dat ook deden. Om eerlijk te zijn, Whisper
23:41
Speaker 4: is een beetje langzaam. Het is niet zo goed. Help
23:45
Speaker 4: me uit.
23:46
Speaker 3: Je ziet waarschijnlijk de gewone patroon. De bedrijf die niet leidt,
23:52
Speaker 3: is de eerste die open source doet. Ik jok hier,
23:56
Speaker 3: maar dat is de gewone manier. Dat is hoe de
23:59
Speaker 3: LLM's het hebben gedaan. Kijk naar China. En natuurlijk is
24:08
Speaker 3: er ook de vraag over een bredere distillatie, hoe je
24:10
Speaker 3: de Frontier-modellen gebruikt om een tweede model te creëren. En
24:14
Speaker 3: er zijn wat smarte ideeën over hoe je dat nog doet,
24:16
Speaker 3: dus je moet dat doen. Maar om je eigen vraag
24:19
Speaker 3: te beantwoorden. We hebben de models nog niet open gesourceerd,
24:24
Speaker 3: maar we denken aan het minste over de componenten van
24:27
Speaker 3: het werk dat we doen. Potentieel over de producten, om
24:30
Speaker 3: dat makkelijker te maken. En we hebben veel mensen die
24:35
Speaker 3: hebben gecontribueerd bij de open source-communiteit, voordat ze hier zijn gekomen.
24:38
Speaker 3: Mijn co-founder had een aantal ongelooflijke paperen op de image
24:41
Speaker 3: detection space. Een paar van de eerste bedrijven in het
24:44
Speaker 3: team hadden een paar van de beste open source speech
24:47
Speaker 3: models gecreëerd. Vandaag creëren we natuurlijk deze versie van het
24:53
Speaker 3: model en het product. Dat is een grote deel van
24:56
Speaker 3: hoe we die kunnen verbinden en een unieke IP voor
24:59
Speaker 3: onze klanten creëren. En de magie van dat is vaak
25:02
Speaker 3: het bouwen van onderzoek en product samen... en hoe je
25:05
Speaker 3: ze samen optimiseert. Dus het is een beetje moeilijker voor
25:06
Speaker 3: ons de open source van die technologie te maken... maar
25:09
Speaker 3: we kijken er
25:10
Speaker 4: naar uit. Kun je een beetje verder uitleggen? Want sommige
25:13
Speaker 4: technologieën die je ook integreert in je product... zijn een
25:17
Speaker 4: soort van commoditeit nu. Dus transcriptie, Whisper is er best
25:21
Speaker 4: goed aan. Maar jullie zijn gewoon sneller en beter, ik
25:24
Speaker 4: zou zeggen. Zowel voor kosten, natuurlijk, je betaalt cloud-kosten. Ja.
25:29
Speaker 4: Is that the stuff that you're looking at? So maybe
25:31
Speaker 4: open source transcription model to get some market share there?
25:36
Speaker 4: Like the more commoditized pieces of software
25:40
Speaker 3: Yeah, you know, the transcription model, maybe. But to elaborate,
25:49
Speaker 3: today we are, as we think about our steps in
25:52
Speaker 3: how we would love to solve that kind of core
25:55
Speaker 3: part of our mission, the first step here is how
25:58
Speaker 3: humans and technology interact in the digital world. So how
26:01
Speaker 3: you can get better services, better help, better operations, sales support.
26:05
Speaker 3: The second step will be physical world. Of course they
26:08
Speaker 3: work in parallel to some extent, but how you can
26:10
Speaker 3: solve that interaction in the physical world too. And here
26:14
Speaker 3: you need smaller models, you need them on devices. And
26:18
Speaker 3: here we might open source some models, so smaller models
26:21
Speaker 3: that are optimized for that space, so more people can
26:25
Speaker 3: benefit and build with it. We focussen ons op het ontwerp,
26:28
Speaker 3: de nieuwe, het werk dat dat naar een ander niveau brengt.
26:32
Speaker 3: We kijken naar dat. Misschien kan de transcriptie ook een
26:36
Speaker 3: deel zijn. We hebben
26:37
Speaker 2: het over de EU gehoord in het begin van de chat.
26:40
Speaker 2: Ik zou zeggen dat we vaak horen dat technische bedrijven
26:45
Speaker 2: veel verantwoorden. Je bent nogal leuk over Brussel. Maar als
26:50
Speaker 2: je groeit en nieuwe dingen probeert te doen... dan kijk
26:54
Speaker 2: je meer naar de VS. Wat zou je zeggen is
26:57
Speaker 2: nodig voor je om echt te blijven en echt groot
27:02
Speaker 3: te worden in Europa? Ik ben optimist, dus we leven
27:05
Speaker 3: nog steeds door deze toekomstige verandering waar alles mogelijk is.
27:13
Speaker 3: Het opent de mogelijkheden. We hebben een gesprek gestart. Het
27:20
Speaker 3: privilege van een kans te hebben om te studeren buiten
27:23
Speaker 3: het land en vanuit Europa voor de wereld te bouwen.
27:25
Speaker 3: En ik denk dat nu iedereen echt een oplossing kan
27:26
Speaker 3: bouwen van Europa naar de wereld. Dus één, ik denk
27:29
Speaker 3: dat iedereen die luistert, als je wilt bouwen, dan is
27:32
Speaker 3: dit het moment. Als ik denk over de regelingen of
27:37
Speaker 3: het bredere Europese ecosysteem of de Europese Unie, Eén is
27:41
Speaker 3: natuurlijk de consistentie van de 27.1-landen. De regeling is
27:45
Speaker 2: een probleem. Het is een concept
27:47
Speaker 3: van EU-Inc. waar je een gemiddelde manier hebt van een persoon,
27:54
Speaker 3: van contracten met een andere entiteit, in plaats van me
27:57
Speaker 3: door te gaan en 27 maatjes te navigeren. Dus de
27:59
Speaker 3: echte visie van de originele EU moet echt zijn. Dus
28:04
Speaker 2: dat is meer bedrijfsregulatie dan AI-regulatie? Dat
28:07
Speaker 3: is bedrijfsregulatie,
28:08
Speaker 2: exact
28:08
Speaker 3: En dat zal elke deel van het segment dezelfde manier
28:12
Speaker 2: beperken
28:12
Speaker 3: En tweede, wat misschien een beetje meer aan de AI gaat,
28:14
Speaker 3: wat in de VS heel erg werkt, en dat is
28:16
Speaker 3: alleen op ons afhankelijk, en niet op de regeling, In
28:20
Speaker 3: de VS is er een grote cultuur van grote bedrijven
28:23
Speaker 3: die een kans geven en van kleine bedrijven
28:25
Speaker 2: kopen. Als
28:25
Speaker 3: je een start-up in Silicon Valley bent, is de grote
28:28
Speaker 3: bedrijf nog wel aan de hoogte om een kans te nemen.
28:30
Speaker 3: En ze hadden een kans op Eleven Labs toen we begonnen.
28:32
Speaker 3: In Europa is die cultuur anders. In Europa, voordat je
28:35
Speaker 3: met een grote bedrijf contracteert, ga je 6 tot 12
28:37
Speaker 3: maanden door de vendervereel. En dan krijg je misschien een kans.
28:40
Speaker 3: Je krijgt de deel niet dezelfde dag. Je krijgt de
28:43
Speaker 3: kans niet vaak. Je moet naar een bureaucratie die het
28:45
Speaker 3: zo moeilijk maakt.
28:46
Speaker 1: Dus
28:47
Speaker 3: van onze kant is het verantwoordelijkheid dat als je een
28:49
Speaker 3: kleine bedrijf bent die in Europa begint, we je een
28:51
Speaker 3: kans willen geven. We willen je geven en proberen te
28:53
Speaker 3: brengen en te werken met je. En ik hoop dat
28:54
Speaker 3: veel bedrijven hier in Europa ook, ik denk dat we
28:57
Speaker 3: nu in een grote categorie zijn, natuurlijk veel meer dingen
28:59
Speaker 3: moeten doen. Maar veel bedrijven die hier zijn, zijn fenomenale
29:02
Speaker 3: bedrijven die kunnen ontwikkelen en opnieuw en innoveren veel van
29:06
Speaker 3: hun werk. De manier om dat te doen, is om
29:09
Speaker 3: de bedrijven die ze bouwen en innoveren, naar de deur
29:11
Speaker 3: te laten en hen een kans te geven. Dat zou
29:13
Speaker 3: een verhaal zijn, dat is de regeling, de EU-Inc. is
29:15
Speaker 3: de regeling, over de risico-appetite en cultuur van de grote
29:20
Speaker 3: bedrijven in Europa die echt naar een ander niveau kunnen
29:22
Speaker 3: gaan
29:22
Speaker 2: Ja, het moet meer aantrekkelijk zijn voor die bedrijven om
29:25
Speaker 2: bedrijven zoals jezelf te adopteren zoals ze in de vorige
29:26
Speaker 2: stijgen waren. Tot zover voor nu. Luister de Grootste Tech
29:30
Speaker 2: Show juist ook als podcast.
29:33
Speaker 3: Via welke app jij dat doet.
29:39
Speaker 2: Vanaf elke donderdag ook onze analyse over wat er verder
29:41
Speaker 2: speelt in de wereld van tech. Met Ben van den
29:43
Speaker 2: Burg of Daniel Mol. Maar meestal wel met Ben. Tot
29:45
Speaker 2: dan dus. Tot de volgende Grote Tech Show. Dag
29:51
Speaker 1: De Grote Tech Show wordt mede mogelijk gemaakt door Orange
29:54
Speaker 1: Cyber Defense. Van strategie tot uitvoer. Jouw cybersecurity in vertrouwde handen.