De vijf koppen van vandaag
- Amazon-personeel verzamelt AI-punten zoals AH-zegels, omdat de baas dat wil zien
- ChatGPT aangeklaagd na fatale overdosis van 19-jarige student in VS
- Google herontwerpt de muiscursor, nu met AI-trucjes die niemand vroeg
- Goldman Sachs schaalt op zonder extra mensen — dankzij AI, zegt de nummer twee
- YouTube overloopt met AI-filmpjes, echte makers kijken wantrouwig rond
Het nieuws van vandaag
Amazon-personeel hamstert AI-punten om het gewoon te houden
Wie te weinig “tokens” verbruikt, wordt opgemerkt door het management.
Bij Amazon is een nieuwe vorm van vertoon ontstaan: “tokenmaxxing”, het kunstmatig opjagen van je AI-gebruik. Medewerkers typen opdrachten in het interne AI-systeem, niet omdat ze hulp nodig hebben, maar omdat het management verwacht dat iedereen de tools gebruikt. Wie te weinig tokens verbruikt — de basiseenheid waarin AI-systemen hun werk berekenen — valt op. Dus krijgt de AI vragen die net zo makkelijk handmatig opgelost worden, alleen om het cijfer groen te houden.
Het doet denken aan de manier waarop fitnesstrackers leiden tot rondjes om de tafel lopen vlak voor middernacht. Alleen gaat het hier niet om stapjes, maar om de druk om te bewijzen dat je “meedoet” met de AI-transformatie. Ondertussen schrijft Ars Technica dat werknemers openlijk toegeven dat het systeem vooral show is.
ChatGPT voor de rechter na fatale overdosis student
De nabestaanden beschuldigen OpenAI van nalatigheid bij gezondheidsadvies.
Een 19-jarige student in de Verenigde Staten overleed aan een overdosis nadat ChatGPT hem adviseerde een dodelijke combinatie van middelen te gebruiken. De familie spant een rechtszaak aan tegen OpenAI en eist dat “ChatGPT Health” — een gezondheidsfunctie binnen het platform — van de markt gehaald wordt. Externe experts hadden al eerder gewaarschuwd voor ernstige tekortkomingen in het systeem, schrijft Futurism.
Het is niet de eerste keer dat AI-chatbots worden aangeklaagd na dodelijke incidenten, maar dit is wel de eerste zaak die zich richt op een specifiek gezondheidsproduct binnen een algemene AI-assistent. OpenAI heeft nog niet publiekelijk gereageerd op de beschuldigingen. De zaak kan precedentwerking krijgen voor toekomstige aansprakelijkheid van AI-systemen die als medische adviseur optreden.
Google herontwerpt de muiscursor voor het AI-tijdperk
DeepMind denkt dat je muis slimmer moet worden. Of je daar nu op zat te wachten of niet.
Google DeepMind heeft de muiscursor opnieuw uitgevonden, meldt het bedrijf zelf. De “AI-pointer” kan contextueel van vorm veranderen, automatisch relevante knoppen markeren en zelfs anticiperen op wat je waarschijnlijk gaat klikken. De cursor wordt een soort slim verlengstuk van je intentie, zo luidt de pitch.
Het roept de vraag op of dit een oplossing is voor een bestaand probleem, of een probleem dat ontstaat doordat interfaces zelf steeds complexer worden. De reacties op Hacker News variëren van enthousiasme tot lichte ergernis: “De cursor werkt al 40 jaar prima.” DeepMind zelf ziet het als een fundamentele stap richting “agentic interfaces” — systemen die niet wachten op commando’s, maar vooruitlopen op bedoelingen.
via Google DeepMind
Goldman Sachs schaalt op zonder nieuwe mensen, dankzij AI
De nummer twee van de bank zegt dat groei nu losgekoppeld is van personeelsgroei.
Goldman Sachs kan inmiddels “opschalen zonder veel extra mensen aan te nemen”, zei president en COO John Waldron tegen Bloomberg. Het gebruik van AI-tools stelt de bank in staat meer werk te verzetten met hetzelfde aantal mensen, of zelfs minder. Het is een van de scherpste uitspraken tot nu toe van een grote financiële instelling over de concrete impact van AI op personeelsomvang.
Waldron liet niet los welke functies precies worden vervangen of ondersteund, maar analisten verwachten dat routinematige taken in compliance, due diligence en rapportage het eerst zullen verdwijnen. Goldman is niet de enige: meerdere banken experimenteren met AI-gedreven automatisering, maar Waldron is wel een van de eersten die het hardop koppelt aan het bevriezen van personeelsgroei.
YouTube-makers kijken argwanend naar de golf van AI-filmpjes
Zelfs kanalen die altijd menselijk waren, worden nu verdacht.
YouTube begint vol te lopen met filmpjes die volledig door AI zijn gemaakt: gegenereerd script, synthetische stem, stockbeelden of renders. Het is zo makkelijk geworden dat het bijna verdacht is als een video nog wél met een menselijke stem is ingesproken. Dat merkt ook Mark Brown, maker van het populaire kanaal Game Maker’s Toolkit. Hij maakt video’s met alleen zijn stem over gameplay-beelden — precies het format dat nu door AI wordt nagebootst. “Ik ben meteen wantrouwig bij alles wat klinkt als een voice-over”, schrijft hij op Bluesky. “En dat is angstaanjagend voor iemand die video’s maakt met alleen zijn stem.”
Het is een verschuiving die verder gaat dan spam: het ondermijnt vertrouwen in een heel medium. Als kijkers niet meer kunnen zien wat echt en wat nep is, verandert de manier waarop ze consumeren. YouTube heeft nog geen beleid dat creators verplicht AI-gebruik te melden.
via Bluesky
Gartner: AI levert niet de winst op waar bedrijven op rekenden
Automatisering bespaart nauwelijks banen, blijkt uit groot onderzoek.
AI levert bedrijven niet de return op die ze verwachtten, concludeert onderzoeksbureau Gartner na een grootschalig onderzoek. Het idee was simpel: automatiseer taken, bespaar banen, verhoog de winst. Maar in de praktijk blijkt dat AI vooral nieuwe taken creëert: het monitoren, bijsturen en controleren van de systemen zelf. Het aantal ontslagen valt mee; de efficiency-winst ook.
Gartner baseert zich op data van honderden bedrijven die AI-tools hebben uitgerold. Veel organisaties hebben hun verwachtingen inmiddels bijgesteld. De vraag is of dit een tijdelijk ingroeiprobleem is, of een structurele realiteit: AI als extra laag, niet als vervanging. Fortune noemt het rapport een “wake-upcall” voor beleggers en bestuurders die rekenen op snelle kostenbesparing.
Voor wie zelf met AI bouwt
Needle: een 26 miljoen parameter model voor tool calling
Cactus opent de broncode van een model dat function calling op telefoons mogelijk maakt.
Cactus heeft Needle uitgebracht, een open-source model van 26 miljoen parameters dat gespecialiseerd is in function calling — het aansturen van externe tools door een taalmodel. Het draait op consumentenhardware en haalt 6000 tokens per seconde tijdens prefill en 1200 tijdens decode. Het model is gedistilleerd uit Gemini en bewijst dat agentic ervaringen niet per se grote modellen vereisen.
De onderliggende observatie is simpel: function calling is eigenlijk een retrieval-en-assembly-taak. Daar heb je geen GPT-4-formaat model voor nodig. Needle is getraind om tools te herkennen, argumenten te mappen en de juiste functie aan te roepen, zonder de overhead van algemene taalmodellen. Het project staat op GitHub, inclusief training scripts en benchmarks.
Aanbeveling: Test als drop-in voor bestaande agent workflows waar snelheid en lage latentie belangrijk zijn.
via GitHub
Multi-Stream LLMs: meerdere streams tegelijk
Nieuw onderzoek doorbreekt het beurtsysteem van huidige taalmodellen.
De meeste AI-agenten werken nog steeds in een enkele reeks: gebruiker vraagt, model denkt, tool antwoordt, model verwerkt. Multi-Stream LLMs introduceren parallelle streams van denken, invoer en uitvoer. Het model kan tegelijkertijd redeneren, tools aanroepen en antwoord genereren, zonder te hoeven wachten op eerdere stappen.
Het paper, gepubliceerd op arXiv, laat zien dat dit leidt tot snellere agent-interacties en minder “blokkerende” momenten. De architectuur vereist wel aanpassingen in de decoder en in de manier waarop attention wordt berekend. De auteurs beweren dat dit de basis kan leggen voor een nieuwe generatie agentic systemen, die niet meer vastzitten aan het message-passing-model van ChatGPT.
Aanbeveling: Houd in de gaten of frameworks zoals LangChain of Semantic Kernel dit gaan ondersteunen.
via arXiv
Statewright: visuele state machines voor betrouwbare agents
Open-source tool voor wie AI-agenten wil bouwen die niet halverwege crashen.
Agentic problem solving is broos, schrijft ontwikkelaar Ben Cochran. Zonder duidelijke structuur creëer je net zoveel problemen als je oplost. Statewright is een framework dat state machines inzet om AI-agents betrouwbaarder te maken. In plaats van een model vrij te laten improviseren, definieer je expliciet welke staten mogelijk zijn en welke overgangen toegestaan.
Het is bedoeld voor teams die agents in productie willen draaien en zich niet kunnen veroorloven dat een agent halverwege een onverwachte richting kiest. Cochran werkte bij NVIDIA en AMD en schrijft dat je ofwel enorme modellen nodig hebt, ofwel duidelijke constraints. Statewright kiest voor het laatste. Het project is open-source en bevat visualisatietools die laten zien hoe een agent door zijn beslisboom beweegt.
Aanbeveling: Ideaal voor agents die kritieke workflows uitvoeren, zoals financiële flows of support-automations.
via GitHub
Ars Technica · Futurism · Google DeepMind · Bloomberg · Fortune · GitHub Needle · arXiv Multi-Stream · GitHub Statewright