De vijf koppen van vandaag
- OpenAI lanceert eigen chip, maar laat Broadcom het zware werk doen
- Anthropic beschuldigt Alibaba van het illegaal kopiëren van Claude
- Ford haalt 350 ingenieurs terug nadat AI kennisoverdracht faalt
- NSA verliest toegang tot geheim AI-systeem na ruzie met Anthropic
- Hasbro wil stemmen van kindacteurs Peppa Pig vervangen door AI
Het nieuws van vandaag
OpenAI lanceert eigen chip, maar laat het zware werk aan Broadcom
De stap naar eigen hardware was onvermijdelijk. Dat OpenAI daarvoor een chipfabrikant inhuurt, misschien niet.
OpenAI presenteerde dinsdag Jalapeño, een chip speciaal ontwikkeld voor het draaien van taalmodellen. Het bedrijf ontwierp de chip niet zelf, maar besteedde het ontwerp uit aan chipfabrikant Broadcom.
Jalapeño moet een goedkoper alternatief worden voor chips van Nvidia. Vrijwel de hele AI-sector draait nu nog op die dure Nvidia-chips. De nieuwe chip richt zich vooral op het genereren van antwoorden, het moment waarop een AI-model daadwerkelijk tekst produceert nadat een vraag is verwerkt. Die fase kost veel rekenkracht en dus geld.
OpenAI koos voor Broadcom omdat het bedrijf geen chipdesigners in dienst heeft. Door uit te besteden kon het snel schakelen. Toch roept die keuze vragen op. Google en Meta bouwen al jaren hun eigen chips en hebben daar hele teams voor opgebouwd. OpenAI kiest voor een tussenvorm: eigen hardware, maar zonder de kennis volledig in huis te halen. Of die aanpak op termijn werkt, hangt af van hoe snel het bedrijf kan vernieuwen zonder eigen expertise op te bouwen.
Anthropic beschuldigt Alibaba van het illegaal kopiëren van Claude
Anthropic heeft Alibaba beschuldigd van het illegaal kopiëren van Claude, het AI-model van het bedrijf. Volgens Reuters overweegt Anthropic juridische stappen.
Het bedrijf vermoedt dat Alibaba Claude massaal heeft bevraagd en de antwoorden heeft gebruikt om een eigen model te trainen. In de AI-wereld heet deze techniek ‘distillation’. Door een groot model duizenden keren vragen te stellen, kun je de kennis ervan overnemen en in een kleiner, goedkoper model stoppen. Dat scheelt miljarden aan rekenkracht.
Of dit illegaal is, blijft onduidelijk. Technisch is het mogelijk en juridisch is het grijs gebied. Anthropic verbiedt het in de gebruiksvoorwaarden, maar handhaven is lastig. Niemand kan zien wat er aan de andere kant van een API gebeurt.
De zaak legt een spanning bloot die al langer speelt in de AI-industrie. Bedrijven investeren miljarden in hun modellen, maar kunnen nauwelijks voorkomen dat anderen de kennis kopiëren via slimme vraagstelling.
via Reuters
Ford haalt 350 ingenieurs terug nadat AI kennisoverdracht faalt
Automatisering werkt uitstekend voor processen. Voor expertise blijkt het weerbarstig.
Ford heeft in stilte 350 ervaren ingenieurs opnieuw aangenomen nadat een poging om hun werk te automatiseren met AI faalde, meldt Bloomberg. Het bedrijf had deze vakmensen vorig jaar ontslagen. De gedachte: AI-systemen kunnen defecten in auto-onderdelen wel spotten.
Technisch klopte dat. Maar het plan mislukte op een ander punt: de ervaring van oudere ingenieurs bleek niet te vervangen. Nieuwe medewerkers hadden niemand meer om van te leren. En de AI kon hun impliciete kennis niet vastleggen. Kennis zoals: wanneer iets technisch correct is, maar in de praktijk toch problemen geeft.
Het incident past in een bredere discussie over wat AI wel en niet kan vervangen. Repetitieve taken zijn vaak goed te automatiseren. Maar kennisoverdracht tussen generaties blijkt weerbarstig. Een oud-ingenieur die met een vinger over een lasnaad strijkt en zegt “dit voelt niet goed” levert informatie die lastig in een dataset te vangen is.
NSA verliest toegang tot geheim AI-systeem na ruzie met Anthropic
Soms zijn veiligheidsafwegingen belangrijker dan nationale veiligheid.
De Amerikaanse veiligheidsdienst NSA heeft geen toegang meer tot Mythos, een AI-systeem dat Anthropic speciaal voor inlichtingenwerk had gebouwd. The New York Times onthulde maandag dat de breuk volgt op een conflict over het gebruik van de tool. Anthropic ontdekte dat de NSA het systeem inzette voor taken die buiten de oorspronkelijke afspraken vielen. Mogelijk analyseerde de dienst data die niet onder het overeengekomen veiligheidsregime viel. Het bedrijf trok daarop de stekker eruit.
Het incident toont hoe kwetsbaar de samenwerking tussen AI-bedrijven en overheidsdiensten is. Anthropic hanteert naar eigen zeggen strenge ethische regels. Die botsen soms met wat inlichtingendiensten nodig denken te hebben. Voor de NSA is het een tegenvaller. De dienst gebruikte Mythos om grote hoeveelheden data te doorzoeken op patronen die een menselijk analist zou missen. Alternatieven zijn er, maar de kwestie laat zien hoe afhankelijk ook geheime diensten inmiddels zijn van externe AI-leveranciers.
Hasbro wil stemmen van kindacteurs Peppa Pig vervangen door AI
De kostenbesparing is verleidelijk. De ethische vragen zijn dat minder.
Speelgoedfabrikant Hasbro heeft de acteurs van Peppa Pig nieuwe contracten voorgelegd. Daarin staat dat het bedrijf hun stemmen mag kopiëren met kunstmatige intelligentie. Meerdere ouders weigeren te tekenen, meldt IGN. Sommige acteurs zijn jonger dan tien jaar.
De ouders vrezen dat Hasbro de stemmen eenmalig opneemt en daarna onbeperkt kan gebruiken. Zonder extra betaling of controle. Het is een patroon dat vaker voorkomt in de entertainmentindustrie. Voice actors zijn bang dat ze zichzelf overbodig maken zodra ze toestemming geven voor digitale reproductie van hun stem.
Hasbro zegt dat AI nodig is om efficiënter te werken. Critici wijzen erop dat kindacteurs en hun ouders minder onderhandelingsmacht hebben dan volwassen professionals. Ook juridisch is onduidelijk wie eigenaar wordt van zo’n synthetische stem. En of die stem mag veranderen zonder nieuwe toestemming van het kind.
via IGN via Bluesky
Google lanceert computer use in Gemini 3.5 Flash
Claude kreeg er in oktober aandacht mee. Nu bouwt Google het standaard in.
Google heeft computer use toegevoegd aan Gemini 3.5 Flash, waarmee het model zelf een computerscherm kan bedienen — muisklikken, typen, applicaties openen. De functie werkt vergelijkbaar met de versie die Anthropic in oktober lanceerde voor Claude, maar is nu geïntegreerd in een sneller, goedkoper model. Dat maakt het interessanter voor bedrijven die willen automatiseren zonder per taak honderden dollars uit te geven.
Computer use lost een praktisch probleem op: veel bedrijfssoftware heeft geen API, dus een AI die rechtstreeks op het scherm kan werken, omzeilt die bottleneck. Maar het risico blijft hetzelfde als bij Claude — als het model een verkeerde knop indrukt, zijn de gevolgen direct en soms onomkeerbaar. Google adviseert daarom om het in sandbox-omgevingen te testen voordat bedrijven het op productiesystemen loslaten.
via Google Blog
Voor wie zelf met AI bouwt
Graph-first samenvatting voorkomt hallucinaties in codebases
LLM’s raden graag wat er in je repository staat. Een gestructureerde grafiek dwingt ze feiten te gebruiken.
Grote taalmodellen zijn slecht in het samenvatten van codebases. Ze verzinnen tests die niet bestaan, infereren API-endpoints uit mapnamen, en beschrijven dataflows die ze nooit hebben getraceerd. De oorzaak: LLM’s zijn pattern completers, geen code analyzers. Een nieuw open-source framework lost dit op door eerst een gerichte grafiek van de repository te bouwen — welke functies roepen elkaar aan, welke bestanden importeren wat, welke tests dekken welke modules — en die grafiek vervolgens als gestructureerde context aan te bieden. Het model kan dan alleen feiten gebruiken die in de grafiek staan.
De aanpak werkt vooral goed voor onboarding: nieuwe engineers krijgen een betrouwbare samenvatting van wat er daadwerkelijk in de code staat, zonder fictieve modules of gemiste afhankelijkheden. Het framework ondersteunt Python, JavaScript en Go, en genereert Markdown-samenvattingen die je kunt doorzoeken.
Aanbeveling: Test als aanvulling op bestaande documentatie, vooral voor repositories met weinig inline comments.
via Towards AI
RubyLLM bundelt alle grote AI-providers in één framework
Voor wie Ruby draait en niet voor elke provider een aparte client wil onderhouden.
RubyLLM is een nieuw Ruby-framework dat OpenAI, Anthropic, Google en Mistral achter één interface verenigt. Het abstracteert de verschillen tussen providers weg — verschillende request-formaten, error handling, rate limits — en laat je met één API-call tegen meerdere modellen praten. Voor Rails-apps die AI integreren zonder vendor lock-in is dat praktisch: je kunt switchen tussen modellen zonder code te herschrijven.
Het framework ondersteunt streaming, functie-calls en asynchrone requests. De documentatie is helder en de installatie eenvoudig. Voor productiegebruik ontbreekt nog monitoring en logging, maar voor prototypes of interne tools is het direct bruikbaar.
Aanbeveling: Bekijk als alternatief voor Langchain-equivalent in Ruby-stacks.
via RubyLLM
TechCrunch · Reuters · Bloomberg · The New York Times · IGN via Bluesky · Google Blog · Towards AI · RubyLLM