Mensen

Mensen om te volgen

Wie levert betrouwbare, bruikbare AI-duiding — voorbij de hype? Dit zijn redactionele profielen van stemmen die we de moeite waard vinden, onafhankelijk samengesteld op basis van openbare bronnen. Geen ranking, geen scoring, geen invloed-getallen. Waar we vóór staan, lees je in onzemissie & visie; hoe we kiezen en wat we nooit doen, staat in ons onafhankelijk handvest.

7profielen in de hub.

Beste voor · Algemeen publiek

Karen Hao

De journalist die zeven jaar AI-industrie blootlegde in Empire of AI

Amerikaanse techjournalist en auteur van de bestseller 'Empire of AI: Dreams and Nightmares in Sam Altman's OpenAI' (2025), gebaseerd op 300 interviews en zeven jaar reportage bij MIT Technology Review, The Wall Street Journal en The Atlantic. Ze was de eerste journalist die OpenAI van dichtbij portretteerde en won er onder meer de Whiting Award 2026 en de Helen Bernstein Book Award mee. Zit in het bestuur van AI Now Institute.

  • AI-industrie en macht
  • Techjournalistiek
  • Maatschappelijke impact van AI
Beste voor · Onderzoekers

Sasha Luccioni

De onderzoeker die uitrekent wat AI het klimaat kost — en labs een energielabel wil geven

AI & Climate Lead bij Hugging Face en een van de bekendste stemmen over de milieukant van AI. Ze bouwde CodeCarbon om de CO2-uitstoot van modellen te meten, berekende als een van de eersten de voetafdruk van een groot taalmodel en werkt aan een energielabel voor AI. Stond in de TIME100 AI en de BBC 100 Women van 2024.

  • Energie- en klimaatimpact van AI
  • Duurzame machine learning
  • AI en ethiek
Beste voor · Iedereen die AI wil leren — van beginner tot gevorderde

Andrew Ng

De grootste AI-docent ter wereld — van Google Brain naar 8 miljoen studenten

Brits-Amerikaans computerwetenschapper en ondernemer. Medeoprichter van Google Brain (2011), medeoprichter van Coursera, oprichter van DeepLearning.AI en Managing General Partner bij AI Fund. Zijn online cursussen bereikten meer dan 8 miljoen studenten wereldwijd. Adjunct professor aan Stanford University.

  • Machine learning en deep learning
  • AI-educatie en democratisering van AI
  • Agentic AI en de toekomst van werk