Welkom bij AI Gedecodeerd, Snel bedrijf’s wekelijkse nieuwsbrief met het belangrijkste nieuws ter wereld AI. Je kunt tekenen om deze nieuwsbrief wekelijks per e-mail te ontvangen hier.
Een interview met Google DeepMind-product VP Tulsee Doshi
Google heeft er een hele reeks aangekondigd nieuwe en bijgewerkte AI-producten en -functies op de I/O-ontwikkelaarsconferentie deze week, inclusief persoonlijk AI agenten, codegeneratoren, zoekhulpmiddelen en een nieuw ‘wereldmodel’ voor het genereren van fysiek nauwkeurige video. Een groot deel ervan draait op de nieuwste Gemini 3.5-modellen van het bedrijf, ontwikkeld in Google DeepMind. We spraken met Tulsee Doshi, product VP van DeepMind, over de gedachte achter hun ontwikkeling en toepassing.
Hoe ziet de spanning tussen veiligheid en productkwaliteit er medio 2026 bij DeepMind uit?
Je evalueert niet alleen op traditionele schade, maar je evalueert nu ook op zaken als sycofantie. Je evalueert zaken als de veiligheid van agenten en brengt die naar voren, en dan bouw je de vangrails rond de productervaring om ervoor te zorgen dat je over de juiste verificaties beschikt. Er is altijd een afweging tussen een blanco responspercentage (niet reageren op een gebruiker omdat je misschien geen antwoord wilt geven over een bepaald onderwerp) (en) op een genuanceerde manier antwoorden, en dan antwoorden op een manier die misschien te ver gaat. Dat is altijd het spectrum waarin we de juiste balans proberen te vinden.
Persoonlijk voel ik mij gerustgesteld door een agent die ervoor kiest een vraag niet te beantwoorden. Hoe zou je de persoonlijkheid omschrijven die de modellen van Google projecteren?
Het is een gebied waarin wij actief investeren. . . Die persoonlijkheid zal evolueren naarmate we feedback krijgen van gebruikers, omdat we zien waar mensen wel en niet mee resoneren. En nu we dit meer agentische tijdperk betreden waarin Gemini met en voor jou handelt, is er een verandering in persoonlijkheid waar je ook over moet nadenken. Hoe ziet de agentic persona eruit en hoe helpen wij u zaken te verduidelijken? Hoe zorgen we ervoor dat er de juiste vangrails zijn voor de acties die u onderneemt?
Als mensen u vragen hoe we moeten nadenken over deze transformatie in de onderneming terwijl we deze modellen toepassen in het bedrijfsleven, heeft u dan enig idee hoe snel dat gebeurt?
In de zomer van 2026 gaan mensen uitzoeken hoe ze deze hulpmiddelen kunnen gebruiken en hoe ze zichzelf die magie kunnen geven. Dan gaan we de echte verschuiving in het ondernemerschap zien plaatsvinden, want op dit moment is het nog steeds – dit geldt zelfs voor de rekenmachine – dat wanneer je iets voor de eerste keer gaat gebruiken, het inefficiënt is omdat je niet helemaal weet hoe je het moet gebruiken. Waarschijnlijk kun je het zelf sneller doen. Je weet niet hoe je deze tools moet inzetten. Als je vervolgens die spreekvaardigheid begint op te bouwen, begin je de cultuurverandering te zien.
Ik denk dat er ook een proces kan plaatsvinden om vertrouwen in deze instrumenten op te bouwen. Het laatste dat ik wil is mijn professionele reputatie op het spel zetten voor een of ander AI-ding en het werkt niet.
Zelfs onlangs vroeg Demis (Hassabis, oprichter van DeepMind) me om een update over al onze Flash 3.5-statistieken. Ik vroeg Spark (de persoonlijke agent van Gemini) om een kaartspel samen te stellen: alle statistieken van al deze plaatsen op te halen, alle updates van al deze plaatsen op te halen, het samen te stellen en het naar Demis te sturen. Nadat ik het kaartspel had gemaakt, heb ik alle nummers doorgenomen en handmatig gecontroleerd om er zeker van te zijn dat ik niet iets verkeerds had verzonden. Het was correct, voor wat het waard is. Het was geweldig. Maar dat doe je een paar keer. Dan begin je vertrouwen op te bouwen dat het model daadwerkelijk effectief kan gronden.
Er is een CapEx-nummer van $ 80 miljard voor dit jaar. Hoe leg je mensen uit waarom je dat allemaal gaat uitgeven?
Als iemand die is opgegroeid met Google Zoeken, is het hele ethos van Google het organiseren van alle informatie ter wereld en deze universeel toegankelijk en bruikbaar maken. In het tijdperk van agenten kun je gebruikers helpen actie te ondernemen op basis van die informatie op een doordachte en opzettelijke manier. Als we echt kunnen helpen gebruikers naar dit nieuwe tijdperk te brengen, mijn moeder of mijn zus naar dit nieuwe tijdperk te brengen op een manier die veilig en betrouwbaar is, op een manier die gebaseerd is op de principes van wat zoeken al deed, en ook nog steeds een beetje eigenzinnigheid en plezier biedt in de vorm van zaken als NotebookLM, dan heeft dat daadwerkelijk een echte impact op de wereld. Als we die belofte aan miljarden gebruikers kunnen waarmaken, dan is dat de kern van het geheel.
Dat is interessant omdat je rechtstreeks naar de consument ging. Ik dacht dat je zou zeggen dat het de onderneming is.
Dat is waar Google als lab uniek is vergeleken met de andere labs. Ja, hopelijk zullen we Gemini inzetten om bedrijven over de hele wereld te transformeren, en dat zal enorm zijn in termen van de ROI. Maar die voelt bijna als de voor de hand liggende ROI. Er zullen letterlijke dollars terugkomen uit de CapEx. Het deel dat geen letterlijke dollars is, maar een enorme magische waarde voor de wereld heeft: waar denkt mijn moeder aan en wat is voor haar belangrijk? Het is het soort toegang dat we kunnen bieden dat voorheen niet bestond. Wat betekent dat voor jouw empowerment als individu? Wat betekent dat voor kleine en middelgrote bedrijven? De schaal van wat dit kan doen, zowel vanuit de consumentenhoek als vanuit de bedrijfshoek, is behoorlijk groot.
Spelers als Anthropic en OpenAI praten over het crawlen van het web en het verzamelen van al deze informatie om hun modellen voor te trainen. Google doet dit al tientallen jaren. Heeft Google een voordeel in hoe goed het internet doorzoekt en zijn kennisgrafiek ontwikkelt?
Een van de dingen die het zoeken al tientallen jaren goed heeft gediend, is deze focus op kwaliteit: op het goed rangschikken van (webpagina’s), niet alleen het ophalen van alle inhoud die op internet bestaat, maar het kunnen onderscheiden van signalen uit ruis en het daadwerkelijk op een krachtige manier naar gebruikers kunnen brengen.
Hoe doe je dat dan in de context van modellen? Wat we vooral hebben geleerd met posttraining en versterkend leren, is dat het echt neerkomt op de kwaliteit van de gegevens en hoe goed je begrijpt, verifieert, wat voor soort rubrieken je op die gegevens gebruikt om ze schoon te maken en terug in het model te brengen. Dat is een geschiedenis van het werk dat we hebben gedaan dat tot dat resultaat zal leiden. Het vergt echt veel van wat we historisch in de zoekcontext hebben gebruikt en gebruikt het op nieuwe manieren, maar met hetzelfde ethos.
De staatsgreep van Anthropic: Andrej Karpathy sluit zich aan bij het bedrijf om een nieuwe pretraining-groep te leiden
Andrej Karpathy, een van de meest gerespecteerde onderzoekers op het gebied van kunstmatige intelligentie, heeft dat gedaan sloot zich aan bij Antropischbevestigde het bedrijf deze week. Karpathy was een van de oprichters van de antropische rivaal OpenAI. Maandag is hij begonnen met zijn nieuwe baan.
Karpathy, die onlangs veelgeprezen educatieve inhoud over AI heeft gemaakt, zei in een X-post dat hij enthousiast is om “terug te gaan naar R&D.” Hij zal zich aansluiten bij het modelvooropleidingsteam van Anthropic, dat werkt aan de formatieve fase waarin grote taalmodellen (LLM’s) enorme hoeveelheden gegevens verwerken om te leren hoe ze op betrouwbare wijze tekst kunnen begrijpen en genereren.
Karpathy zal ook een nieuwe groep vormen die zich richt op het gebruik van AI zelf om efficiëntere manieren te vinden om modellen voor te trainen, mogelijk via kleinere, beter samengestelde datasets. Sommigen zien deze stap als een teken dat Anthropic mogelijk alternatieven onderzoekt voor de dominante AI-lab-strategie om modellen voornamelijk door schaalbaarheid te verbeteren: meer data, meer rekenkracht en grotere systemen. Het werk zou uiteindelijk kunnen bijdragen aan bredere inspanningen rond recursieve zelfverbetering, waarbij AI-systemen helpen capabelere versies van zichzelf te ontwerpen en te trainen.
“Ik denk dat de komende jaren aan de grens van LLM’s bijzonder vormend zullen zijn”, zei Karpathy in zijn aankondiging.
Uit nieuw onderzoek blijkt dat kleine bedrijven snel vooruitgang boeken op het gebied van AI
Nieuwe gegevens van Goldman Sachs en TD Bank schetsen een bullish beeld van hoe kleine bedrijven AI adopteren en ervan profiteren. Beide bedrijven zeggen dat kleine bedrijven de technologie snel, breed en relatief goedkoop omarmen.
Goldman Sachs studeerde deze week af aan het laatste cohort van 300 bedrijven Programma voor 10.000 kleine bedrijven en ondervroeg deelnemers over hun AI-plannen. De resultaten, exclusief gedeeld met Snel bedrijflaten zien dat 88% nu voor AI-tools betaalt, hoewel bijna tweederde $ 100 of minder per maand aan abonnementen besteedt. Goldman zegt dat dit de belangrijkste gebruiksscenario’s zijn marketing en contentcreatie (81%), gevolgd door data-analyse (54%), en operaties en logistiek (47%). De adoptie lijkt ook relatief recent: de helft van de respondenten zegt het afgelopen jaar AI te zijn gaan gebruiken.
van TD Bank onlangs gepubliceerd onderzoek suggereert dat AI eigenaren van kleine bedrijven helpt hun personeelsbestand uit te breiden in plaats van te verkleinen. Ruim 60% van de respondenten zei dat de invoering van AI hun personeelsbestand zal vergroten. Bijna zeven op de tien (69%) zeggen dat ze AI gebruiken om de kosten te verlagen, een sterke stijging ten opzichte van de 39% vorig jaar, waardoor mogelijk middelen vrijkomen voor inhuren en trainen.
De grootste gerapporteerde voordelen van het afgelopen jaar waren een verbeterde klantenservice (53%), betere bescherming tegen fraude en cyberbeveiliging (47%) en meer verkoopleads (42%). Alles bij elkaar genomen suggereren de gegevens dat kleine bedrijven AI minder zien als een arbeidsvervangend instrument en meer als een groeiversneller.
Meer AI-dekking van Snel bedrijf:
- Zal AI massale politieke polarisatie veroorzaken? Misschien niet
- LinkedIn verklaart de oorlog aan AI-slop
- De studenten die AI uitjouwen, zijn geen Luddieten
- Firefox wil de anti-Chrome-browser zijn voor het AI-tijdperk
Wilt u exclusieve rapportage en trendanalyse over technologie, bedrijfsinnovatie, de toekomst van werk en design? Schrijf je in voor Snel bedrijf Premie.
