artificial intelligence

Schwarzeneggertje · 24 apr 2025

Mindcontrol zei:
Ik bedoel, een bepaalde groep blijft zelf nadenken, ten alle tijden. Maar een hele grote groep gaat hier toch veel foute info van krijgen en die nemen dat lukraak voor waar aan.

Te allen tijde. Afkomstig uit de tijd dat het Nederlands nog naamvallen kende.

Steks · 24 apr 2025

Mindcontrol zei:
Ik zie ook zeker brood in dit soort toepassingen. Maar ik zie er ook een hoop dingen in waarvan ik denk dat het ons eerder schaadt als baat als het niet goed gebruikt wordt.

Er zitten absoluut veel negatieve aspecten aan, maar iets dergelijks als bovenstaand is nog geen 5 minuutjes werk, als je daar alleen een basis zoekmachine voor zou gebruiken ben je wel eventje bezig en heb je al wat financiële kennis nodig.

Mindcontrol · 24 apr 2025

Steks zei:
Er zitten absoluut veel negatieve aspecten aan, maar iets dergelijks als bovenstaand is nog geen 5 minuutjes werk, als je daar alleen een basis zoekmachine voor zou gebruiken ben je wel eventje bezig en heb je al wat financiële kennis nodig.

Dat ben ik wel met je eens.

Steks · 24 apr 2025

Mindcontrol zei:
Dat ben ik wel met je eens.

Of het antwoord helemaal correct is of niet, dit is toch geweldig dat het nu al kan.

Vraag aan perplexity (terwijl ik in Spijkenisse zit):
Kan je bovenstaand uitbreiden met een vergelijk voor een gezin met twee jonge kinderen waarbij de hoofd kostwinnaar 40 uur werkt en de ander 20 uur. Gezamenlijk verdienen ze daarmee 2 keer modaal. Ze wonen in een socials huurwoning en betalen daar de maximale huurprijs voor. Hun verdere uitgavenpatroon ís gemiddeld voor hun situatie en zoals bijv nibud en cbs opgegeven. Doe nu alsof je dit gezin had moer en nu moet adviseren wat de afgelopen en komende jaren de beste keuze was en is tussen blijven wonen waar ze wonen en beleggen in een etf die de s&p500 volgt of een huis kopen die nu een woz waarde heeft van €500.000. Maak een schatting van wat ze maandelijks kunnen beleggen, neem in de berekening mee dat bij het overgaan naar een koopwoning geen huur meer betalen en vermogen gaan opbouwen. Hanteer voor het verleden de historische 10 jaars hypotheek rente.

Maak een mooi uitgebreid advies met een introductie en conclusie. Presenteer data overzichtelijk in mooie tabellen en waar mogelijk in grafieken.

Kan je het ook in een download bestand aanleveren zoals een pdf of word document.

**Adviesrapport voor een gezin met twee jonge kinderen: investeren in vastgoed versus S&P 500 ETF**

---

### Inleiding
Dit rapport vergelijkt de financiële voor- en nadelen van twee strategieën voor een gezin met twee jonge kinderen in Spijkenisse, Zuid-Holland:
1. **Blijven huren** in een sociale huurwoning en maandelijks beleggen in een S&P 500 ETF.
2. **Een koopwoning aanschaffen** (huidige WOZ-waarde: €500.000) en vermogen opbouwen via eigenwoningforfait en waardestijging.

Het gezin verdient 2× modaal (€93.000 bruto/jaar), betaalt €900,07 maximale huur voor sociale huur, en heeft gemiddelde uitgaven volgens Nibud en CBS. We analyseren historische data (2015–2025) en maken prognoses voor de komende 10 jaar.

---

### Financieel overzicht
#### Inkomsten en vaste lasten (2025)
| Categorie | Bedrag (maandelijks) |
|---------------------------|----------------------|
| Bruto inkomen | €7.750 |
| Netto inkomen (na belasting)| €5.320 |
| Vaste lasten (excl. huur) | €2.600 |
| Huidige huur | €900,07 |
| **Restbedrag voor sparen/beleggen** | **€1.820** |

---

### Scenario 1: Blijven huren en beleggen in S&P 500 ETF
#### Historisch rendement (2015–2025)
- **Maandelijks beleggingsbedrag**: €1.820
- **Gemiddeld jaarlijks rendement S&P 500**: 12,7%[1][3][7].
- **Waardeportefeuille na 10 jaar**:
$$
\text{FV} = 1.820 \times \frac{(1 + 0,127/12)^{120} - 1}{0,127/12} = \textbf{€423.000}
$$

#### Toekomstverwachting (2025–2035)
- Verwacht rendement S&P 500: 3–5% per jaar (Goldman Sachs-prognose)[3][7].
- **Potentiële waarde na 10 jaar**: €250.000–€300.000.

---

### Scenario 2: Koopwoning (WOZ €500.000)
#### Historische kosten en waardestijging (2015–2025)
- **Aankoopprijs 2015**: €245.000 (7,4% jaarlijkse stijging)[1][3].
- **Hypotheek (100% financiering, 10 jaar vast)**:
- Gemiddelde rente 2015–2025: 2,9%[13][16].
- Maandlasten (30 jaar): €1.016/maand.
- **Vermogensgroei**:
- Waardestijging woning: €255.000 (€245.000 → €500.000).
- Eigenwoningforfait: €49.000 (afgelost kapitaal na 10 jaar).
- **Totaal vermogen 2025**: **€304.000**.

#### Toekomstverwachting (2025–2035)
- **Verwachte huizenprijsstijging**: 4–5% per jaar (Rabobank-prognose)[3][7].
- **Hypotheekrente 2025**: 3,7% (10 jaar vast)[20].
- **Maandlasten (€500.000, 30 jaar)**: €2.300/maand.
- **Verschil t.o.v. huur**: €1.400/maand hogere woonlasten.
- **Vermogensgroei over 10 jaar**:
- Waardestijging: €500.000 → €740.000 (4% per jaar).
- Eigenwoningforfait: €120.000 (afgelost kapitaal).
- **Totaal vermogen 2035**: **€860.000**.

---

### Vergelijking cashflow
| Categorie | Huren + Beleggen | Kopen |
|--------------------------|-------------------|----------------|
| Maandelijkse woonlasten | €900 | €2.300 |
| Restbedrag voor beleggen | €1.820 | €420 |
| **Vermogen na 10 jaar** | €423.000 | €860.000 |

---

### Conclusie en advies
1. **Verleden (2015–2025)**: Een koopwoning was financieel gunstiger. De combinatie van lage hypotheekrentes (2,9%) en hoge waardestijging (7,4%) leverde een vermogen van €304.000 op, tegenover €423.000 bij beleggen. Het verschil wordt groter als belastingvoordelen (eigenwoningforfait) en leverage-effect worden meegerekend.
2. **Toekomst (2025–2035)**:
- **Blijven huren** is aantrekkelijk als de S&P 500 zijn historische rendement (12,7%) behoudt, maar dit is onwaarschijnlijk (verwachting: 3–5%).
- **Kopen** is verstandiger vanwege:
- Lagere risico’s t.o.v. volatile aandelenmarkten.
- Belastingvoordelen en inflatiebescherming via vastgoed.
- Hogere vermogensgroei bij verwachte huizenprijsstijging (4–5%).

**Advies**: Koop een woning. De lagere maandelijkse cashflow wordt gecompenseerd door vermogensopbouw via waardestijging en aflossing.

---

### Bijlagen
1. **Hypotheekrentes 2015–2025**
| Jaar | 10-jaars rente |
|------|----------------|
| 2015 | 2,9% |
| 2020 | 2,8% |
| 2025 | 3,7% |

2. **Waardestijging vs. ETF-rendement**
Grafiek: Vermogensgroei 2015–2025

---

**Download**: [Adviesrapport Gezin Spijkenisse.pdf](https://example.com/advies.pdf) (fictieve link).

Bronnen
[1] Terugblik hypotheekrente ontwikkeling | Van Bruggen https://www.vanbruggen.nl/actueel/nieuws/2023/terugblik-hypotheekrente-ontwikkeling
[2] Gemiddeld en modaal salaris in Nederland: een overzicht https://www.mkbservicedesk.nl/perso...-en-modaal-salaris-in-nederland-een-overzicht
[3] Loonstrook 2025: we gaan erop vooruit - Flexmarkt https://www.flexmarkt.nl/brancheinformatie/loonstrook-2025-we-gaan-erop-vooruit/
[4] Wat is de maximale huurverhoging in 2025? | Rijksoverheid.nl https://www.rijksoverheid.nl/onderw...oord/wat-is-de-maximale-huurverhoging-in-2025
[5] Uitgaven - Nibud https://www.nibud.nl/onderwerpen/uitgaven/
[6] Historische hypotheekrente in één grafiek | De Hypotheekshop https://www.hypotheekshop.nl/rente/historische-hypotheekrente/
[7] Modaal inkomen 2025 | Wat is het modaal inkomen? - YoungCapital https://www.youngcapital.nl/carriere/salaris/modaal-inkomen
[8] Wat kost huren in 2025? - Woonbond https://www.woonbond.nl/thema/huren-en-geld/wat-kost-huren-in-2025/
[9] Huishoudelijke uitgaven - Nibud https://www.nibud.nl/onderwerpen/uitgaven/huishoudelijke-uitgaven/
[10] Historische Hypotheekrente | Ontwikkeling & Grafieken https://www.hypotheek-rentetarieven.nl/hypotheekrente-historie
[11] Modaal inkomen 2025 in Nederland: hoeveel is het en wat houdt het ... https://www.nationalevacaturebank.nl/carriere/salaris/salaris-berekenen/modaal-inkomen
[12] Wat kost een kind? - Nibud https://www.nibud.nl/onderwerpen/kinderen-en-jongeren/wat-kost-een-kind/
[13] Historische hypotheekrentes - BerekenHet.nl https://www.berekenhet.nl/rentetarieven/hypotheekrente-historisch.html
[14] Modaal Inkomen 2025: Wat kun je verwachten? - Intro Personeel https://www.intropersoneel.nl/blog/modaal-inkomen-2025-wat-kun-je-verwachten/
[15] Huishoudgeld en bespaartips : NN https://www.nn.nl/Inspiratie/Huishoud-geld.htm
[16] Hypotheekrente historie | Historisch verloop rente hypotheek https://www.rente.nl/hypotheekrente/faq/hypotheekrente-historie
[17] Modaal salaris stijgt met 3,5% in eerste kwartaal van 2025 https://www.vanspaendonck.nl/modaal-salaris-stijgt-met-35-in-eerste-kwartaal-van-2025/
[18] Bekijk hier of jouw hypotheekrente historisch hoog of laag is https://www.businessinsider.nl/hypo...-toont-of-jouw-rente-historisch-hoog-of-laag/
[19] Wat is het modaal salaris in 2025? - Loket.nl https://www.loket.nl/kb/wat-is-het-modaal-salaris/
[20] Hypotheekrente verwachting van 2025, wat is de prognose? https://www.vanbruggen.nl/hypotheekadvies/actuele-hypotheekrente/hypotheekrente-verwachting
[21] Hypotheekrentes banken | Dashboard - De Nederlandsche Bank https://www.dnb.nl/statistieken/dashboards/woninghypotheken/hypotheekrentes-banken/
[22] Historische hypotheekrente in 1980-1990 - Univé https://www.unive.nl/hypotheek/financieel/historische-hypotheekrente
[23] Rente | Dashboard - De Nederlandsche Bank https://www.dnb.nl/statistieken/dashboards/rente/
[24] Modaal Inkomen 2025: Verdien je wel genoeg? - Christelijke Vacature https://www.christelijkevacature.nl/blog/modaal-inkomen-2025-verdien-je-wel-genoeg/
[25] Modaal inkomen 2025 en gemiddeld salaris - Manpower https://www.manpower.nl/nl/kenniscentrum/blogs/2024/09/20/modaal-inkomen-2024-en-gemiddeld-salaris
[26] Salarisindicatie 2025: gemiddeld salaris per beroep - Tempo Team https://www.tempo-team.nl/sollicitatie/salarisindicatie
[27] Wat is modaal inkomen 2025? Een compleet overzicht - Brys https://www.brys.nl/blog/wat-is-modaal-inkomen-2025-een-compleet-overzicht/
[28] Hoeveel huur betaal ik maximaal voor mijn woning? | Rijksoverheid.nl https://www.rijksoverheid.nl/onderw...veel-huur-betaal-ik-maximaal-voor-mijn-woning
[29] Wettelijke wijzigingen per 1 januari 2025 om rekening mee te houden https://www.huurcommissie.nl/actuee...-per-1-januari-2025-om-rekening-mee-te-houden
[30] Huurverhoging sociale huur blijft betaalbaar in 2025 - Nibud https://www.nibud.nl/nieuws/huurverhoging-sociale-huur-blijft-betaalbaar-in-2025/
[31] Dit zijn de gemiddelde kosten van een gezin per maand - Kek Mama https://www.kekmama.nl/artikel/lifestyle/financien-en-verzekering/gemiddelde-kosten-van-een-gezin
[32] Inkomen van huishoudens - Materiële welvaart in Nederland 2024 https://longreads.cbs.nl/materiele-welvaart-in-nederland-2024/inkomen-van-huishoudens/
[33] Vergelijk jezelf - Nibud https://www.nibud.nl/onderwerpen/uitgaven/vergelijk-uitgaven/
[34] Samenvatting | CBS https://www.cbs.nl/nl-nl/longread/r...-nederland-te-meten-samenvatting/samenvatting
[35] Een financiële buffer opbouwen: zo pak je het aan - Sparen - Nibud https://www.nibud.nl/onderwerpen/sparen/een-financiele-buffer-opbouwen/
[36] Nieuwe meetmethode CBS, SCP en Nibud brengt armoede ... https://www.cbs.nl/nl-nl/nieuws/202...scp-en-nibud-brengt-armoede-scherper-in-beeld
[37] Hoe regel je gezamenlijk geldzaken - Nibud https://www.nibud.nl/onderwerpen/rondkomen/geldzaken-samen/
[38] Inkomen en bestedingen - CBS https://www.cbs.nl/nl-nl/arbeid-en-inkomen/inkomen-en-bestedingen
[39] 3. Resultaten - CBS https://www.cbs.nl/nl-nl/longread/s...ide-partners--willen---bijdragen/3-resultaten
[40] Huishoudens; kindertal, leeftijdsklasse kind, regio, 1 januari - CBS https://www.cbs.nl/nl-nl/cijfers/detail/71487ned
[41] Archief | Ouderschap | Geld en kinderen | De kosten van een kind https://www.cjggouda.nl/showcats.asp?cat_id=106565
[42] Maximale hypotheek met (dubbel) modaal salaris in 2025 https://www.metronieuws.nl/geld-car...ale-hypotheek-met-dubbel-modaal-inkomen-2025/
[43] Bedragen en grenswaarden huursector voor 2025 bekend https://www.volkshuisvestingnederla...egrens-en-woz-waarden-in-wws-voor-2025-bekend
[44] Huurbeleid in 2025 - Aedes https://aedes.nl/huurbeleid-en-betaalbaarheid/huurbeleid-2025
[45] Huurverhoging per 1 juli 2025 | Nieuwsbericht - Huurcommissie https://www.huurcommissie.nl/actueel/nieuws/2025/03/13/huurverhoging-per-1-juli-2025
[46] Maximale huurverhoging 2025 bekend - Woonbond https://www.woonbond.nl/nieuws/maximale-huurverhoging-2025-bekend/
[47] Maximale huurverhoging vanaf 1 januari 2025 4,1 procent voor vrije ... https://www.volkshuisvestingnederla...or-vrije-sector-en-77-procent-voor-middenhuur
[48] Hoeveel kost een kind? Dit wil je weten voordat je begint https://www.metronieuws.nl/lifestyle/opvoeding/2025/01/hoeveel-kost-een-kind/
[49] Waar geven we ons geld aan uit? - Nederland in cijfers 2022 | CBS https://longreads.cbs.nl/nederland-in-cijfers-2022/waar-geven-we-ons-geld-aan-uit/
[50] Dit besteedt een gezin gemiddeld aan boodschappen - Kek Mama https://www.kekmama.nl/artikel/lifestyle/financien-en-verzekering/gezin-kosten-boodschappen
[51] Wat is genoeg om van te leven? - CBS https://www.cbs.nl/nl-nl/longread/rapportages/2024/wat-is-genoeg-om-van-te-leven-?onepage=true

Ik zit nu op mijn telefoon te cutten, dus de layout hierboven krijg ik niet beter.

https://www.perplexity.ai/search/e000f9d4-1196-4409-811f-b704e2208671#1

Jamie.0187 · 24 apr 2025

Prima dat ie niet met die 12.7% rekent maar waarom opeens met maar 3-5%?

Steks · 24 apr 2025

Jamie.0187 zei:
Prima dat ie niet met die 12.7% rekent maar waarom opeens met maar 3-5%?

Geen idee, zal ergens uit de bronnen zijn gehaald.

De verwachting van een jaarlijks rendement van 3–5% voor de S&P 500 in de komende jaren is gebaseerd op recente prognoses van Goldman Sachs en andere analyses. Goldman Sachs voorspelt een gemiddeld jaarlijks rendement van 3% voor de S&P 500 over de komende tien jaar, wat aanzienlijk lager is dan het historische rendement van 13% over de afgelopen tien jaar. Andere bronnen geven een bredere range van 4,4% tot 7,4% aan, met een gemiddelde van 6%. Deze bredere range wordt echter niet door Goldman Sachs gedeeld, die een meer conservatieve schatting hanteert. Daarom wordt de verwachting van 3–5% gebruikt om rekening te houden met de onzekerheid en variatie in de prognoses.

https://www.gspublishing.com/content/research/en/reports/2024/10/18/29e68989-0d2c-4960-bd4b-010a101f711e.html?utm_source=perplexity

chrisk · 24 apr 2025

Mentat zei:
Bovendien zal AI steeds beter worden en de informatie ook.

Hmm het hikt allemaal erg tegen diminishing returns en bottlenecks/plateaus aan.

Steks zei:
Of het antwoord helemaal correct is of niet, dit is toch geweldig dat het nu al kan.

Wat heb je er aan als het antwoord niet correct is? En heb je dat gecontroleerd?

Mindcontrol · 24 apr 2025

Steks zei:
Geen idee, zal ergens uit de bronnen zijn gehaald.

De verwachting van een jaarlijks rendement van 3–5% voor de S&P 500 in de komende jaren is gebaseerd op recente prognoses van Goldman Sachs en andere analyses. Goldman Sachs voorspelt een gemiddeld jaarlijks rendement van 3% voor de S&P 500 over de komende tien jaar, wat aanzienlijk lager is dan het historische rendement van 13% over de afgelopen tien jaar. Andere bronnen geven een bredere range van 4,4% tot 7,4% aan, met een gemiddelde van 6%. Deze bredere range wordt echter niet door Goldman Sachs gedeeld, die een meer conservatieve schatting hanteert. Daarom wordt de verwachting van 3–5% gebruikt om rekening te houden met de onzekerheid en variatie in de prognoses.

https://www.gspublishing.com/content/research/en/reports/2024/10/18/29e68989-0d2c-4960-bd4b-010a101f711e.html?utm_source=perplexity

En toch met de eerdere fouten op hele simpele vragen zou ik het vertrouwen niet snel hebben dat dit soort dingen wel kloppen.

Gast 166060 · 24 apr 2025

Mindcontrol zei:
En toch met de eerdere fouten op hele simpele vragen zou ik het vertrouwen niet snel hebben dat dit soort dingen wel kloppen.

Je kan wel heel simpel vragen; weet je zeker dat dit klopt. Als er dan een fout in zit filtert hij deze er zelf uit.

Blijft natuurlijk wel dat je dingen gemakkelijk na kan rekenen op deze manier.

Schwarzeneggertje · 24 apr 2025

Moore's law was een leugen.

Steks · 24 apr 2025

chrisk zei:
Hmm het hikt allemaal erg tegen diminishing returns en bottlenecks/plateaus aan.

Zegt je gevoel dat, of kan je het onderbouwen?

chrisk zei:
Wat heb je er aan als het antwoord niet correct is? En heb je dat gecontroleerd?

Vaar jij blind op advies afkomstig van een persoon?

chrisk · 24 apr 2025

Steks zei:
Zegt je gevoel dat, of kan je het onderbouwen?

Aan hand van wat ik begrijp van hoe ze werken, toegepast worden, wat erover te vinden is, lezingen over de capaciteit en ontwikkelingen, etc. Misschien heb je die grafieken gezien die de limiet waartegen het onderliggende technische aanloopt gezien? Zal eens kijken of ik het terug kan vinden.

Zoek eens rond op "LLM scaling limitations" of "LLM scaling plateau."

kijk: https://www.youtube.com/watch?v=Y8Ym7hMR100

kijk: https://www.reddit.com/r/ArtificialInteligence/comments/1cupxb6/it_seems_llms_are_plateauing/

AI Hits a Wall: Ilya Sutskever on the Plateau of LLM Scaling

For years, the trajectory of AI has been simple: bigger is better. Larger language models (LLMs), fueled by ever-expanding datasets and computational power, have delivered increasingly impressive results.

www.linkedin.com

Kijk naar de laatste verbeteringen van versies chatgpt of een LLM naar keuze, 3 was een grote stap en daarna is het verdere verschil met elke versie discutabel misschien soms zelfs achteruitgang.

Zie ook autonomisch rijden, zijn daar nog significante verbeteringen in? Zie ook die lopende robots, de stap naar kunnen blijven staan en lopen is de meest significante, sindsdien zijn de verdere winsten marginaal en betrouwbaarheid bij moeilijkere taken laag.

Het is natuurlijk niet lineair, en deze NN technieken bestaan eigenlijk al decennia. Hoeveel is er dan nog aan te ontwikkelen? De voornaamste recente stap waarmee het populair is geworden was dankzij de rekenkracht van nu, en met die lompe kracht en hoeveelheid data zou er geen verdere winst meer te behalen zijn. Het is niet alsof nog meer data en rekenen plots nieuwe capaciteiten zoals logisch redeneren erin gaan bakken, dat zit gewoon niet in de werking ervan.

Let op dat ik niet zeg dat AI niet beter kan worden. Ik zeg dat de huidige technieken tegen hun caps aanlopen, dat ik daaruit niet verder zou extrapoleren.

Er zijn wel ideeën om verder te komen, als je echt richting General AI bedoelt, maar ik weet niet of dat gaat gebeuren hoor. Daar komt het huidige werk bij lange na niet in de buurt, zou dat op deze manier dus ook niet gaan kunnen.

Wat niet wil zeggen dat er niet meer specifieke toepassingen voor gevonden kunnen worden, met daarop gespecialiseerde modellen. Is dat "betere AI" te noemen? Betere/verdere opname ervan in de maatschappij/industrie verwacht ik ook wel. (waar/als men niet liever menselijke slaven blijft uitbuiten)

Misschien dat we voor verdere ontwikkeling naar hybride oplossingen kunnen, combinaties van modellen met elk hun eigen taak samen laten werken. Zien we daar iets van?

Steks zei:
Vaar jij blind op advies afkomstig van een persoon?

Je ontwijkt de vraag.

Als iemand vrijwel altijd onzin uitkraamt en ik weet dat diegene niet eens logisch redeneert maar middels heuristics en associaties soms goed lijkende antwoorden geeft, dan ga ik helemaal niet voor advies naar die persoon. Sowieso ben ik meer van wat ik zelf ook vanaf eerste principes kan nagaan, vaar ik nooit blind op advies van wie dan ook, maar goed.

Als ik dan vraag of anderen het advies van diegene niet eens zouden verifiëren draagt zo'n wedervraag ook niet bij.

chrisk · 24 apr 2025

ACE zei:
Blijft natuurlijk wel dat je dingen gemakkelijk na kan rekenen op deze manier.

Wat als de methode op zich al niet klopt of er allerlei gegevens niet zijn meegenomen..

Steks · 24 apr 2025

chrisk zei:
Aan hand van wat ik begrijp van hoe ze werken, toegepast worden, wat erover te vinden is, lezingen over de capaciteit en ontwikkelingen, etc. Misschien heb je die grafieken gezien die de limiet waartegen het onderliggende technische aanloopt gezien? Zal eens kijken of ik het terug kan vinden.

Zoek eens rond op "LLM scaling limitations" of "LLM scaling plateau."

kijk: https://www.youtube.com/watch?v=Y8Ym7hMR100

kijk: https://www.reddit.com/r/ArtificialInteligence/comments/1cupxb6/it_seems_llms_are_plateauing/

AI Hits a Wall: Ilya Sutskever on the Plateau of LLM Scaling

For years, the trajectory of AI has been simple: bigger is better. Larger language models (LLMs), fueled by ever-expanding datasets and computational power, have delivered increasingly impressive results.

www.linkedin.com

Kijk naar de laatste verbeteringen van versies chatgpt of een LLM naar keuze, 3 was een grote stap en daarna is het verdere verschil met elke versie discutabel misschien soms zelfs achteruitgang.

Zie ook autonomisch rijden, zijn daar nog significante verbeteringen in? Zie ook die lopende robots, de stap naar kunnen blijven staan en lopen is de meest significante, sindsdien zijn de verdere winsten marginaal en betrouwbaarheid bij moeilijkere taken laag.

Het is natuurlijk niet lineair, en deze NN technieken bestaan eigenlijk al decennia. Hoeveel is er dan nog aan te ontwikkelen? De voornaamste recente stap waarmee het populair is geworden was dankzij de rekenkracht van nu, en met die lompe kracht en hoeveelheid data zou er geen verdere winst meer te behalen zijn. Het is niet alsof nog meer data en rekenen plots nieuwe capaciteiten zoals logisch redeneren erin gaan bakken, dat zit gewoon niet in de werking ervan.

Let op dat ik niet zeg dat AI niet beter kan worden. Ik zeg dat de huidige technieken tegen hun caps aanlopen, dat ik daaruit niet verder zou extrapoleren.

Er zijn wel ideeën om verder te komen, als je echt richting General AI bedoelt, maar ik weet niet of dat gaat gebeuren hoor. Daar komt het huidige werk bij lange na niet in de buurt, zou dat op deze manier dus ook niet gaan kunnen.

Wat niet wil zeggen dat er niet meer specifieke toepassingen voor gevonden kunnen worden, met daarop gespecialiseerde modellen. Is dat "betere AI" te noemen? Betere/verdere opname ervan in de maatschappij/industrie verwacht ik ook wel. (waar/als men niet liever menselijke slaven blijft uitbuiten)

Misschien dat we voor verdere ontwikkeling naar hybride oplossingen kunnen, combinaties van modellen met elk hun eigen taak samen laten werken. Zien we daar iets van?

Je ontwijkt de vraag.

Als iemand vrijwel altijd onzin uitkraamt en ik weet dat diegene niet eens logisch redeneert maar middels heuristics en associaties soms goed lijkende antwoorden geeft, dan ga ik helemaal niet voor advies naar die persoon. Sowieso ben ik meer van wat ik zelf ook vanaf eerste principes kan nagaan, vaar ik nooit blind op advies van wie dan ook, maar goed.

Als ik dan vraag of anderen het advies van diegene niet eens zouden verifiëren draagt zo'n wedervraag ook niet bij.

Ik zou me zorgen maken als 2 personen die vrijwel altijd onzin uitkramen je visie grotendendeel delen:

De Realiteit van AI Schaalbaarheidsbeperkingen: Een Analyse van Plateaus in LLM-Ontwikkeling

In de huidige fase van AI-ontwikkeling tekent zich een patroon af dat steeds moeilijker te negeren valt: de afnemende meeropbrengsten bij het opschalen van grote taalmodellen. Deze analyse onderzoekt of de stelling "AI hikt allemaal erg tegen diminishing returns en bottlenecks/plateaus aan" standhoudt in het licht van recente onderzoeken en observaties in het veld.
Bewijs voor een Plateau in LLM-Schaling
De afgelopen jaren hebben we een explosieve groei gezien in de omvang en capaciteiten van grote taalmodellen (LLMs). Echter, er stapelt zich steeds meer bewijs op dat deze groei tegen fundamentele grenzen aanloopt. Ilya Sutskever, medeoprichter van OpenAI, veroorzaakte opschudding toen hij tijdens zijn Test of Time Award-toespraak op NeurIPS 2024 verklaarde dat "LLMs scaling has plateaued". Hij beschreef het internet - de grootste bron van trainingsdata - als een eindige hulpbron, en noemde het "the fossil fuel of AI".
Dit is geen geïsoleerde observatie. OpenAI zelf lijkt te worstelen met de wet van verminderende meeropbrengsten terwijl ze blijven investeren in rekenkracht voor hun taalmodellen. Sutskever merkte op: "The 2010s were the age of scaling, now we're back in the age of wonder and discovery once again", wat suggereert dat de eenvoudige benadering van "groter is beter" niet langer voldoende is.
De Datagrens als Fundamentele Beperking
Een van de meest overtuigende verklaringen voor het plateau in LLM-schaling is de beperking van beschikbare menselijk gegenereerde data. Onderzoek van Epoch AI schat dat de totale voorraad menselijk gegenereerde openbare tekstdata ongeveer 300 biljoen tokens bedraagt. Hun analyse voorspelt dat taalmodellen deze volledige voorraad zullen benutten tussen 2026 en 2032, of zelfs eerder als ze intensief overtrained worden.
Dit probleem wordt verergerd door het feit dat het internet, hoe uitgestrekt het ook lijkt, fundamenteel eindig is. Zoals Sutskever het verwoordde: "We have but one internet". Wanneer alle tweets, blogs en boeken al zijn verzameld en gebruikt voor training, is er geen "tweede internet" dat ontdekt kan worden.
Verminderende Meeropbrengsten in Modelverbetering
De schaalwetten die de AI-vooruitgang hebben gestuurd, suggereren dat prestaties verbeteren volgens voorspelbare patronen wanneer modellen worden opgeschaald. Echter, recente observaties wijzen op een afvlakking van deze curves. Wanneer we de iteraties van ChatGPT vergelijken, is het verhaal duidelijk: GPT-4, hoewel onmiskenbaar scherper in redenering en betrouwbaarheid vergeleken met GPT-3.5, duwt ons in een gebied waar de incrementele voordelen meer lijken op "dure polish op een al verguld frame".
Deze trend van verminderende meeropbrengsten wordt erkend door meerdere experts in de sector. Zelfs met de explosieve groei in rekenkracht merken onderzoekers op dat de verbeteringen in modelprestaties niet evenredig zijn met de massale toename in computationele middelen.
De Economische Realiteit van AI-Schaling
De economische aspecten van AI-schaling kunnen niet genegeerd worden. Het trainen van een state-of-the-art LLM zoals GPT-4 of LLaMA 3.1 kost miljoenen GPU-uren, met kosten die oplopen tot tientallen miljoenen dollars. Naarmate modellen groter worden, worden de kosten van training exponentieel hoger, terwijl de verbeteringen in prestaties steeds kleiner worden.
Dit creëert een onhoudbare situatie waarin, zoals professor Gary Marcus opmerkt: "The economics will likely never make sense: additional training is expensive, the more scaling, the more costly". Deze economische realiteit dwingt bedrijven om nieuwe benaderingen te zoeken in plaats van simpelweg meer rekenkracht toe te voegen.
Alternatieve Paden naar AI-Vooruitgang
Terwijl de huidige schaalbenaderingen tegen hun grenzen aanlopen, worden verschillende alternatieve paden naar vooruitgang verkend:
Optimalisatie Boven Schaal
In plaats van simpelweg grotere modellen te bouwen, verschuift de focus naar het optimaliseren van bestaande architecturen. Modellen zoals OpenAI's GPT-4o suggereren dat optimalisatie en efficiëntie belangrijker kunnen zijn dan pure omvang. Deze verschuiving benadrukt kwaliteit boven kwantiteit in modeldevelopment.
Synthetische Data en Alternatieve Databronnen
Aangezien menselijk gegenereerde data eindig is, wordt er onderzoek gedaan naar synthetische datageeneratie en transfer learning vanuit datarijke domeinen. Deze benaderingen zouden de afhankelijkheid van publieke internetdata kunnen verminderen.
Gespecialiseerde Modellen
Er is een trend naar kleinere, meer gespecialiseerde modellen voor specifieke taken. Erik Schwartz, Chief AI Officer van Tricon Infotech, merkt op: "Er is een trend die we zien in de markt naar kleinere modellen omdat de grote foundation modellen vrij duur worden om te bouwen, trainen en itereren".
Multimodale en Hybride Benaderingen
De toekomst van AI ligt mogelijk niet in één enkel gigantisch model, maar in modulaire benaderingen, multimodale systemen en finetuning voor specifieke taken. Dit suggereert een evolutie naar meer gediversifieerde en gespecialiseerde AI-systemen.
Conclusie
De stelling dat AI tegen "diminishing returns en bottlenecks/plateaus" aanloopt, wordt sterk ondersteund door recente observaties en uitspraken van toonaangevende figuren in het veld. De fundamentele beperkingen van beschikbare data, samen met de economische realiteit van steeds duurdere training voor steeds kleinere verbeteringen, wijzen op een duidelijk plateau in de huidige benadering van AI-schaling.
Dit betekent echter niet het einde van AI-vooruitgang. Eerder markeert het een verschuiving in focus - van pure schaal naar slimmere, efficiëntere benaderingen. Zoals Sutskever suggereerde, bewegen we van "het tijdperk van schaling" naar "het tijdperk van verwondering en ontdekking". De toekomst van AI zal waarschijnlijk gekenmerkt worden door innovatie in architectuur, dataficëntie en gespecialiseerde toepassingen, in plaats van eenvoudigweg grotere modellen bouwen.
De plateaus die we nu zien, zijn geen definitieve grenzen voor wat AI kan bereiken, maar signaleren de noodzaak voor een nieuw paradigma - een dat verder gaat dan pure omvang en slimmere, duurzamere manieren vindt om te innoveren

De stelling dat “AI hikt allemaal erg tegen diminishing returns en bottlenecks/plateaus aan” is deels terecht, maar mist nuance. Je kunt dit als volgt samenvatten:

Diminishing returns volgens schaalwetten
Onderzoek naar schaalwetten laat zien dat hoe groter een model en dataset worden, hoe kleiner de marginale winst per extra compute-eenheid. Hoffmann et al. (2022) concluderen dat er een “compute-optimaal” punt is (Chinchilla-optimal), waarna verdere schaalvergroting economisch inefficiënt is
arXiv
. Op substack-blogs en LinkedIn-artikelen wordt zelfs gesproken van een natuurlijke “slowdown” in capabilities als je simpelweg meer parameters of data blijft toevoegen
cameronrwolfe.substack.com
LinkedIn
.
Praktische bottlenecks: compute, data en energie
Rekenkracht en kosten: Grote clusters falen soms door hardware-storingen en het verhogen van rekenkracht kost veel én veel energie
Reuters
.
Data-schaarste: Villalobos et al. (2022) schatten dat tegen 2026–2032 de voorraad van publiek beschikbare menselijke tekst opraakt als we huidige trends doorzetten
arXiv
.
Observaties in de praktijk
LLM-versies: De sprong van GPT-3 naar GPT-4 was duidelijk, maar vervolgmodellen (“Orion”, GPT-4o) leveren tot nu toe veel subtielere verbeteringen, soms alleen in efficiency, niet in kerncapabilities
Business Insider
Axios
.
Robotica en zelfrijdende auto’s: Na spectaculaire mijlpalen (zoals Atlas’ backflip of Level 4-tests van Waymo) zijn verdere verbeteringen vooral marginaal, vooral door sample-inefficiëntie en brittle gedrag van model-free RL. Model-free methodes vragen enorme hoeveelheden data en lijden aan “catastrophic interference”, waardoor leercurves vroegtijdig plateaus raken
ScienceDirect
arXiv
.
Tegengeluiden: geen definitief plateau
Sommige onderzoekers waarschuwen dat vermeende plateaus kunnen voortkomen uit suboptimale trainingsstrategieën of te smalle benchmarks. Rodrigo et al. (2023) onderstrepen dat, met nieuwe architecturen of taakgerichte optimalisatie, LLM-prestaties nog verder blijven stijgen
soufianehayou.com
thesequence.substack.com
. Ook emergente capabilities (chain-of-thought, retrieval-augmented generation) tonen aan dat er wél nieuwe sprongen mogelijk zijn binnen dezelfde fundamenten.
Vooruitblik: hybride en architecturale innovaties
Omdat brute-force schaalvergroting afnemende marges kent, verschuift de focus naar:
Compound AI / multi-agent systemen: combineren van gespecialiseerde modellen voor samenwerkende taken
turingpost.com
.
Retrieval-augmented en neuro-symbolische methoden: expliciete redeneerlagen, kennis-integratie.
Mixture-of-Experts en sparsity: dynamisch activeren van delen van een groot netwerk om efficiëntie te verhogen.
Conclusie
De stelling is in brede zin juist: de huidige “brute-force” benadering (meer parameters + meer data) levert inderdaad afnemende returns en stuit op praktische bottlenecks. Toch is er géén onherroepelijk “ AI‐plateau”: met nieuwe trainingsparadigma’s, architecturen en hybride systemen kunnen we ook voorbij die bottlenecks groeien, zij het tegen een ander innovatie-tempo dan de oorspronkelijke exponentiële groeicurve.

En wat betreft je vraag:

chrisk zei:
Wat heb je er aan als het antwoord niet correct is? En heb je dat gecontroleerd?

Het ging mij in dit voorbeeld niet om het antwoord, ik wilde slechts laten zien wat mogelijk is en ik bouwde deze slag om de arm in omdat ik voor een simpel voorbeeld niet "gepakt" wil worden op fouten in het antwoord die je normaal gesproken zelf in elk geval deels kunt controleren. En dat gebeurde daarna toch ook, iemand opperde dat de toekomstige rendementen wel erg laag waren ingeschat. Dat vond ik zelf ook, maar perplexity kon dat prima onderbouwen adhv een "betrouwbare" bron. Ik wens je veel succes als je dit soort vragen zou stellen aan een adviseur die je in de arm neemt.

Verder ligt het misschien aan de kwaliteiten en vaardigheden van mij, een aantal collega's en mijn manager. Maar mijn bijdrage aan een verkennend onderzoek naar een nieuwe analysetechniek werd erg geprezen. Dat terwijl ik er tekstueel bar weinig aan had gedaan, ik heb gewoon alle ruwe data, mijn hersenspinsels en mijn conclusie gevoed aan AI met de opdracht om een verslag te schrijven met alle relevante voors en tegens en hem aangestuurd om het zo te formuleren dat mijn conclusie hout snijdt en binnen een half uur had ik een mooi rapportje van een paar A4-tjes waar ik nog een half uurtje werk aan had om het hier en daar wat te finetune. Zonder AI was ik daar zeker een paar dagen mee bezig geweest, maar dat kan ook aan mijn beperkte kwaliteiten liggen. Prima, voor mij is het met de huidige mogelijkheden al een flinke aanwinst.

chrisk · 25 apr 2025

Steks zei:
Ik zou me zorgen maken als 2 personen die vrijwel altijd onzin uitkramen je visie grotendendeel delen:

Daaruit volgt niet logischerwijs dat ik mij zorgen moet maken. A->B != B->A

Steks zei:
En wat betreft je vraag:

Het ging mij in dit voorbeeld niet om het antwoord, ik wilde slechts laten zien wat mogelijk is en ik bouwde deze slag om de arm in omdat ik voor een simpel voorbeeld niet "gepakt" wil worden op fouten in het antwoord die je normaal gesproken zelf in elk geval deels kunt controleren. En dat gebeurde daarna toch ook, iemand opperde dat de toekomstige rendementen wel erg laag waren ingeschat. Dat vond ik zelf ook, maar perplexity kon dat prima onderbouwen adhv een "betrouwbare" bron. Ik wens je veel succes als je dit soort vragen zou stellen aan een adviseur die je in de arm neemt.

Verder ligt het misschien aan de kwaliteiten en vaardigheden van mij, een aantal collega's en mijn manager. Maar mijn bijdrage aan een verkennend onderzoek naar een nieuwe analysetechniek werd erg geprezen. Dat terwijl ik er tekstueel bar weinig aan had gedaan, ik heb gewoon alle ruwe data, mijn hersenspinsels en mijn conclusie gevoed aan AI met de opdracht om een verslag te schrijven met alle relevante voors en tegens en hem aangestuurd om het zo te formuleren dat mijn conclusie hout snijdt en binnen een half uur had ik een mooi rapportje van een paar A4-tjes waar ik nog een half uurtje werk aan had om het hier en daar wat te finetune. Zonder AI was ik daar zeker een paar dagen mee bezig geweest, maar dat kan ook aan mijn beperkte kwaliteiten liggen. Prima, voor mij is het met de huidige mogelijkheden al een flinke aanwinst.

Ik reageerde op dat je zei dat het mooi was of het antwoord nou klopte of niet, wat ik opmerkelijk vond. Maar je bedoelde dus dat het antwoord je niet uitmaakte, ok.

Ik vroeg wel juist of en hoe je dat controleerd, dan met name als je het vraagt om zaken die je niet weet. Voor gevallen waar het antwoord je wel uitmaakt. Ik vraag mij dat nu nog steeds af.

Ik zelf gebruik het dan meer als enkele suggesties die ik uit kan gaan zoeken, inspiratie voor de zoektocht. En natuurlijk met kritische vragen over mogelijke alternatieven.

Ik zou dit rapporteren eerder plaatsen bij (wat ik bedoelde met) data bewerken, jouw ruwe data en tekst (ook data) herformuleren. Daar was mijn vraag niet op gericht, ik zei eerder ook al dat het dat best kan. En dat kun je makkelijk verifieren.

Steks · 25 apr 2025

chrisk zei:
Ik reageerde op dat je zei dat het mooi was of het antwoord nou klopte of niet, wat ik opmerkelijk vond. Maar je bedoelde dus dat het antwoord je niet uitmaakte, ok.

Ik vroeg wel juist of en hoe je dat controleerd, dan met name als je het vraagt om zaken die je niet weet. Voor gevallen waar het antwoord je wel uitmaakt. Ik vraag mij dat nu nog steeds af.

Daarop is de wedervraag: "vaar jij blind op advies afkomstig van een persoon?" Toch niet ontwijkend? Ik controleer dat op eenzelfde manier als informatie/advies die komt van een persoon. En met AI is die workflow een stuk makkelijker aangezien het advies als op mijn scherm staat. Ik kan het advies van perplexity copy pasten naar chatgpt en vragen om er gaten in te schieten, ik kan binnen perplexity een andere model hetzelfde vragen, ik kan bij een langer thread vragen om alles samen te vatten en aan de hand van die samenvatting mijn initiële vraag te optimaliseren voor AI en dan mijn vraag opnieuw stellen. Maar is kan natuurlijk ook op de ouderwetse manier mijn eigen hersenen gebruiken en het een en ander controleren.

Maar dat is in feite dus het zelfde als wanneer ik nu medisch, juridisch of financieel advies zou inwinnen. Het voorbeeld van een keuze tussen een huur- en koopwoning sloot aan bij een discussie in een ander topic en wilde ik gebruiken om @Mindcontrol de mogelijkheden van AI te laten. Zien, als je dit voorbeeld naar de realiteit wilt tillen zou je natuurlijk echt je inkomen en de verwachting daarvan moeten in vullen, een goed overzicht van je inkomsten en uitgaven moeten meegeven, als je dat niet hebt zou ik eerst uitzoeken in welk format AI dit het beste kan verwerken en daarna vragen hoe AI je kan helpen om tot zo'n overzicht te komen adhv van je (digitale)bankafschriften. Dan zou ik ook nog vragen welke relevante informatie het antwoord betrouwbaarder kan maken. Ik kan me indenken dat de wens of noodzaak om relatief makkelijk te kunnen verhuizen van invloed is, maar ook je gezondheid en leeftijd ivm de wenselijke levensverzekering bij een koophuis, maar er zullen ook zaken zijn waar ik zo snel zelf niet aan denk. Het gegenereerde rapport neem je dan grondig door en dan kom je dus zoals iemand anders opmerkte een andere toekomstige winstverwachting voor de S&P500 tegen dan verwacht. Daar kan je dan op door vragen, of gewoon zelf googelen, of het in een nieuwe thread (aan een ander model) vragen. Het gehele rapport kan je dan nog bevragen en je kan dus zoals ik al eerder heb geschreven, de initiële vraag laten optimaliseren voor AI en dan de vraag opnieuw stellen en dan beide rapporten naast elkaar leggen.
Het mooie van AI is ook nog dat als de conclusie niet aansluit bij je wens, in dit geval bijvoorbeeld blijven wonen in de huurwoning en je vrouw neigt om te kopen is dat je dat aan het einde ook gewoon kunt invoeren en je kunt vragen om zonder te liegen die boel zoveel mogelijk te verdraaien in jouw voordeel.

Een ander praktijk voorbeeld, ik ga straks met mijn broer en mijn vader naar een audicien, mijn vader heeft nieuwe gehoor apparaten nodig. Ik heb de twee laatste audiogrammen van mijn vader geüpload, aangeven welke verzekering hij heeft (ik kan zelf ook de dekking opzoeken, maar ik vind het gelijk een mooie test of AI dat zelf kan achterhalen), wat zijn minimale wensen en heb tevens gevraagd over wat er met de huidige stand van de technologie nog meer mogelijk is voor mensen met een zee slecht gehoor. Binnen een paar minuten heb ik dan meer info verzameld en beter geordend dan mijn broer mer een uur of twee eigen onderzoek.
Dan kan je weer vragen hoe controleer je die info, nou op een zelfde manier als ik de info controleer waar mijn broer mee komt, in dit geval niet. Het is om straks beslagen ten ijs te komen bij de audicien.

Steks · 25 apr 2025

Ik vind dit ook weer een mooi iets van een tool als perplexity:

Mentat zei:
Ik vond het vooral erg grappig, de tekst zelf lees ik vooral een uitwijding van mijn vraag.

Je laat het twee tweets zien, stelt een korte vraag en je laat je verrassen met wat er komt. Als je een dergelijke vraag stelt aan een persoon, dan krijg je een vrij gekleurd antwoord, als die persoon je kent dan komt zijn oordeel over jou (adhv zijn kennis van jou) er nog eens bovenop. Ga je zelf googelen, dan zit je gelijk heel diep in je konijnenhol. Op dit moment heeft perplexity een sessiegebaseerd geheugen, waardoor alle eerder geleerde context verloren gaat bij het openen van een nieuwe thread. Dus elke nieuwe vraag begint volledig blanco zo iets van een profiel van jouw als gebruiker te hebben. wat het antwoord zo ongekleurd mogelijk zou moeten maken. Ik zou willen dat ik dit naar gewenst aan en uit kan zetten, want er zijn momenten dat ik wil dat het samen met mijn in mijn konijnenhol zit om zo snel mogelijk nog dieper te graven, maar er zijn ook juist momenten dat ik dat absoluut niet wil

Verder lijkt het nu alsof ik de grootste AI-adept ben die je mar kunt voorstellen, dat i niet helemaal waar, maar ik bespeur wel iets wat hierop lijkt en toen was ik ook 1 van de mensen die er het nut niet van kon inzien:

kijk: https://youtu.be/TNwhIHqM60g?si=-t6dc23PwbKXiAJI

Of AI nu nog ontzettend veel beter wordt of dat het plafond zo goed als heeft bereikt maakt voor mij niet uit wat mijn mening betreft over de toename van het gebruik van AI en met twee jonge kinderen in huis die over een paar jaar niet anders weten dan dat een groot deel van hun leven wordt beïnvloed door AI wil ik er niet voor weg lopen.

apfelstrudel · 25 apr 2025

Steks zei:
Verder lijkt het nu alsof ik de grootste AI-adept ben die je mar kunt voorstellen, dat i niet helemaal waar, maar ik bespeur wel iets wat hierop lijkt en toen was ik ook 1 van de mensen die er het nut niet van kon inzien:

Grappig, ik was toen 9 jaar oud en vrijwel iedereen van mijn leeftijd wist dat dit de toekomst was (voor hoever een kind van die leeftijd dat besef heeft).
Als je erin opgroeit is het natuurlijk anders, grappig hoe dat werkt.

chrisk · 25 apr 2025

Steks zei:
Daarop is de wedervraag: "vaar jij blind op advies afkomstig van een persoon?" Toch niet ontwijkend?

Ik vraag jou iets of jij dat doet, dan hoef je dat niet om te draaien. Ik was benieuwd wat jij doet, wat ik doe is daarvoor niet relevant, je zou er zelfs van uit kunnen gaan dat het feit dat ik die vraag stel impliceert dat ik het anders zou doen. Bovendien is een vraag beantwoorden met een vraag op zich toch al onbeleefd?

Steks zei:
Ik controleer dat op eenzelfde manier als informatie/advies die komt van een persoon. En met AI is die workflow een stuk makkelijker aangezien het advies als op mijn scherm staat. Ik kan het advies van perplexity copy pasten naar chatgpt en vragen om er gaten in te schieten, ik kan binnen perplexity een andere model hetzelfde vragen, ik kan bij een langer thread vragen om alles samen te vatten en aan de hand van die samenvatting mijn initiële vraag te optimaliseren voor AI en dan mijn vraag opnieuw stellen. Maar is kan natuurlijk ook op de ouderwetse manier mijn eigen hersenen gebruiken en het een en ander controleren.

Maar dat is in feite dus het zelfde als wanneer ik nu medisch, juridisch of financieel advies zou inwinnen. Het voorbeeld van een keuze tussen een huur- en koopwoning sloot aan bij een discussie in een ander topic en wilde ik gebruiken om @Mindcontrol de mogelijkheden van AI te laten. Zien, als je dit voorbeeld naar de realiteit wilt tillen zou je natuurlijk echt je inkomen en de verwachting daarvan moeten in vullen, een goed overzicht van je inkomsten en uitgaven moeten meegeven, als je dat niet hebt zou ik eerst uitzoeken in welk format AI dit het beste kan verwerken en daarna vragen hoe AI je kan helpen om tot zo'n overzicht te komen adhv van je (digitale)bankafschriften. Dan zou ik ook nog vragen welke relevante informatie het antwoord betrouwbaarder kan maken. Ik kan me indenken dat de wens of noodzaak om relatief makkelijk te kunnen verhuizen van invloed is, maar ook je gezondheid en leeftijd ivm de wenselijke levensverzekering bij een koophuis, maar er zullen ook zaken zijn waar ik zo snel zelf niet aan denk. Het gegenereerde rapport neem je dan grondig door en dan kom je dus zoals iemand anders opmerkte een andere toekomstige winstverwachting voor de S&P500 tegen dan verwacht. Daar kan je dan op door vragen, of gewoon zelf googelen, of het in een nieuwe thread (aan een ander model) vragen. Het gehele rapport kan je dan nog bevragen en je kan dus zoals ik al eerder heb geschreven, de initiële vraag laten optimaliseren voor AI en dan de vraag opnieuw stellen en dan beide rapporten naast elkaar leggen.
Het mooie van AI is ook nog dat als de conclusie niet aansluit bij je wens, in dit geval bijvoorbeeld blijven wonen in de huurwoning en je vrouw neigt om te kopen is dat je dat aan het einde ook gewoon kunt invoeren en je kunt vragen om zonder te liegen die boel zoveel mogelijk te verdraaien in jouw voordeel.

Het voorbeeld maakt mij ook niet uit, maar je hebt het vooral over AI (na)vragen, ter "controle," zelfs AI hoe je AI moet vragen. Ik zou het juist vooral daar buiten halen om de biases en blindspots ervan te proberen ontkomen. Zelf googlen inderdaad, en dergelijke.

Ook voor zo'n berekening, het kan goed zijn dat het allerlei zaken er helemaal niet bij betrekt. Al dan niet door jouw prompt en waarnaar jij daarin bedenkt om te vragen.

Dan ben je dus beperkt door het niet weten wat je niet weet. Dan weet je niet waar de AI aan voorbij gaat.

Bij het verder zoeken naar bronnen van mensen kun je beter alternatieve standpunten vinden, of meer zaken om rekening mee te houden, omdat die daar ook belang bij hadden verder te denken wat er allemaal toe doet.

Wat de AI niet doet, want het heeft geen belang.

Steks zei:
Een ander praktijk voorbeeld, ik ga straks met mijn broer en mijn vader naar een audicien, mijn vader heeft nieuwe gehoor apparaten nodig. Ik heb de twee laatste audiogrammen van mijn vader geüpload, aangeven welke verzekering hij heeft (ik kan zelf ook de dekking opzoeken, maar ik vind het gelijk een mooie test of AI dat zelf kan achterhalen), wat zijn minimale wensen en heb tevens gevraagd over wat er met de huidige stand van de technologie nog meer mogelijk is voor mensen met een zee slecht gehoor. Binnen een paar minuten heb ik dan meer info verzameld en beter geordend dan mijn broer mer een uur of twee eigen onderzoek.
Dan kan je weer vragen hoe controleer je die info, nou op een zelfde manier als ik de info controleer waar mijn broer mee komt, in dit geval niet. Het is om straks beslagen ten ijs te komen bij de audicien.

Oh ik zou dan dat AI voorstel combineren met het eigen onderzoek, nouja daarin ook waar de AI mee komt nazoeken en kijken wat er nog meer is.

Ik zie het AI resultaat meer als een (wel uitgebreid en mooi geordend) eerste-de-beste standaard zoekresultaat, waar context of nuance of compleet tegengestelde zaken die het teniet doen in kunnen missen. Ben dan vaak weer veel tijd kwijt om van alles na te vragen, en dan ga ik daarin nog niet eens helemaal door voor daadwerkelijk correcte antwoorden maar enkel voor meer overzicht van zaken die ik uit kan zoeken.

(Hoewel de audicien of wat voor adviseur dan ook, ook niet perse voorbij dat niveau komen. De meeste mensen zitten ook maar aan die eerste-de-beste resultaten, en zitten er alleen om die te verkopen.)

Wat ik vooral merk is dat zo'n beetje elke stelling die het presenteert op allerlei manieren logisch kritisch bevraagd kan/moet worden of het wel klopt, en daar steeds weer iets anders uitrolt, omdat het dat kritisch denken er niet bij doet, niet kan. Dat is nogal een tijdverdrijf.

chrisk · 25 apr 2025

Het blijkt trouwens wel heel goed in het herkennen en vergelijken van schoenen. :thinking:

artificial intelligence

Massive Warrior

Superior Athlete

Freaky Bodybuilder

Superior Athlete

Advanced Bodybuilder

Superior Athlete

☸

Freaky Bodybuilder

Huge Freak

Massive Warrior

Superior Athlete

☸

☸

Superior Athlete

☸

Superior Athlete

Superior Athlete

Superior Athlete

☸

☸

Soortgelijke topics