Not so fast... ( *kuch*
De hype is nu al lang genoeg bezig dat mensen eindelijk toch eens de vragen begint te stellen wat dat betekent 'veel taken' en 'automatiseren' en welke winst er eindelijk nu te boeken valt. ( Het werd verdorie tijd).
ChatGPT en andere Large Language Models
- Onderwerp starter GemaneDude
- Startdatum
De hype is nu al lang genoeg bezig dat mensen eindelijk toch eens de vragen begint te stellen wat dat betekent 'veel taken' en 'automatiseren' en welke winst er eindelijk nu te boeken valt. ( Het werd verdorie tijd).
Jenthe
Member
Heb je zelf dat document gelezen eigenlijk? In dat rapport staan een aantal aanbevelingen om de potentiële productiviteitsverhoging door AI objectief meetbaar en opvolgbaar te maken in de publieke sector in het Verenigd Koninkrijk. Samen met een paar voor de hand liggende nuances inzake kost vs. productiviteitswinst, kwaliteit vs. tijdswinst,...etc. Prima, allemaal goed ideeën. Verder zie ik de discrepantie niet met mijn statement.
Ja inderdaad. Omdat de zogezegde productiviteitswinsten op dit moment gewoon gebasseerd zijn op marketinghype en nattevingerwerk.
Hoezo je ziet de discrepantie niet?
Jij spreekt over vele taken die zeer 'productiviteitsverhoogd' zijn met een winst van 80 tot 90%.
Hoe kom jij aan die conclusies
Jenthe
Member
Waarom zo zwart-wit? Uiteraard gaan de grote AI spelers de potentiële productiviteitsverhogingen zo groot mogelijk opblazen om hun aandelen de lucht in te krijgen, maar dat neemt niet weg dat er al grote winsten zijn en gaan komen. Enfin, pakweg de gehele manier waarop software ontwikkeld wordt is op een paar jaar tijd helemaal veranderd, dat op zichzelf is al een gigantische impact.Ja inderdaad. Omdat de zogezegde productiviteitswinsten op dit moment gewoon gebasseerd zijn op marketinghype en nattevingerwerk.
Hoezo je ziet de discrepantie niet?
Jij spreekt over vele taken die zeer 'productiviteitsverhoogd' zijn met een winst van 80 tot 90%.
Hoe kom jij aan die conclusies
Dat niet elke taak overal overgenomen en geautomatiseerd gaat worden door AI (zeker in de publieke sector waar menselijk contact een grote factor is, waar jouw rapport over gaat), dat lijkt me nogal wiedes. Enkele procenten van taken kunnen automatiseren op het totaal van alle mogelijk taken zijn nog altijd veel taken he.
Allee, afkomen met onderzoek is 'zwart-wit'. En ja, het is een report inzake de UK-overheid. Maar kan u ook wel een onderzoek geven waar ook microsoft aan meegewerkt heeft over data corruptie in documenten: https://arxiv.org/pdf/2604.15597 . We zijn al quasi sinds het begin gebombardeerd geweest door al die marketing en succesverhalen dat men precies af en toe vergeet om nog eens kritisch te kijken naar daadwerkelijke winst of verlies. Onze eigen Vlaamse Overheid komt ook met het volgende document af: https://assets.vlaanderen.be/image/...ries-prd/AI_Referentiearchitectuur_sfkcf3.pdf
Waarom?
Dat is natuurlijk niet de schuld van de technologie, maar hoe men het aanpakt of wat men er dacht / denkt mee te bereiken.
Daarom dat ik bij het woordje 'veel' nogal serieus mijn bedenkingen heb
Verder:
Dat software ontwikkeling al serieus veranderd is, daar gaat niemand iets tegenop zeggen. Vulnerability research (voor organisaties met geld) is serieus versneld, waardoor men heel het CVE / CVSS systeem al aan het heroverwegen is. Er worden duidelijk meer lijnen code geschreven (hur hurr more LOC and more PR's guys) en technologie en robotics zijn serieuze veranderingen aan het ondergaan (motion does not always mean progress).
Maar er mag in deze thread toch wel vaker afgekomen worden met meer dan enkel public relations releases van de bedrijven zelf of wat pro / contra gevoelens.
the_fox
Well-known member
Jij kwam af met een specifieke uitspraak. Het is inderdaad heel zwart-wit. Ofwel klopt je uitspraak ofwel klopt ze niet. Maar het feit dat je zo rond de pot draait i.p.v. het te staven, zegt genoeg...
Jenthe
Member
Vermoeiend dit hoor. Dat ging over je uitspraak “Omdat de zogezegde productiviteitswinsten op dit moment gewoon gebaseerd zijn op marketinghype en nattevingerwerk.”, wat dat onderzoek helemaal niet weerlegt. Alles wat je daaronder zelf al onderschrijft aan geautomatiseerde taken voldoet mij al aan de definitie van “veel” trouwens. Bizar hoe snel we het normaal zijn gaan vinden dat software waar anders maanden over gedaan wordt kan geschreven worden in enkele dagen door een ontwikkelaar met de juiste tools.
Moet ik hier nu echt gaan staven dat je met LLMs vele taken kan automatiseren? Allee, voor mezelf als onderzoeker en kenniswerker is alles wat te maken heeft met slides/excel/rapporten/codering/schema’s/samenvattingen/opzoekwerk gereduceerd tot een paar prompts en wat afwerken/nakijken/verifiëren. Die uitspraak ging ook helemaal niet over de bredere economische impact, dat betrekken jullie er bij.
Ah komaan. Dit is absurd. Jij komt af met een aantal 'out of nowhere' statistieken / gevoelens / 'winsten' over het succes van LLM's / AI . Ik geef u een onderzoek dat letterlijk zegt "de huidige methodologien zijn flawed, we moeten dit beter in kaart brengen, we moeten objectiever zijn, want de huidige metrics zijn niet wat ze moeten zijn" en dan zeg jij 'ja dat spreekt mij niet tegen' en daarop zeg jij dan dat ik het zwart-wit bekijk
Ja, misschien dat jij en ik 'veel' anders inschatten. Maar dus bon voor u is de lower end, 0.1% al 'veel' dus ?
En die software waar maanden over wordt gedaan. Over welke software heb jij het ? Dat is weeral zo losweg ergens uit een public relations blog gepakt he. Heb jij het over een POC maken? Of over daadwerkelijk software opleveren?
the_fox
Well-known member
Dit was je uitspraak, specifieke nummers en heel algemeen maar wel over "heel veel taken":
Ja, ik wil daar wel cijfers van zien van zo'n algemene uitspraak; niet de draai die je er nu aan probeert te geven.
Als onderzoeker zou je dat perfect moeten begrijpen dat men zo'n specifieke stellingen ook wel moet kunnen staven en niet gewoon getallen uit je duim zuigt
Alhoewel, afgaand op deze thread zouden gehallucineerde cijfers natuurlijk wel heel on-topic zijn
Jenthe
Member
Geen woorden in mijn mond leggen, ik heb enkel gezegd dat je vele taken kan automatiseren met de huidige LLMs, niet meer of minder. Dat is nu toch geen controversiële uitspraak? Jij 'weerlegt' dat met een rapport dat aanbevelingen doet om de economische productiviteitswinsten goed te kunnen meten. Interessant: zijn de beloftes van de grote AI bedrijven overroepen? Kan best zijn. Is de energiecomponent van de toekomstige AI modellen groter dan de productiviteitswinst? Misschien wel. Moeten we opletten hoe we die productiviteitswinsten meten? Ongetwijfeld. Mijn punt was dat ik als kenniswerker mijn slides/excel/rapporten/codering/schema’s/samenvattingen/opzoekwerk allemaal kan automatiseren, alsook het herschrijven van een oudere interne applicatie waarover ik anders inderdaad maanden zou gedaan hebben. En dat was mijn punt: je kan met de huidige LLMs veel van die taken automatiseren. De bredere economische impact? Geen idee, teveel variabelen.Ah komaan. Dit is absurd. Jij komt af met een aantal 'out of nowhere' statistieken / gevoelens / 'winsten' over het succes van LLM's / AI . Ik geef u een onderzoek dat letterlijk zegt "de huidige methodologien zijn flawed, we moeten dit beter in kaart brengen, we moeten objectiever zijn, want de huidige metrics zijn niet wat ze moeten zijn" en dan zeg jij 'ja dat spreekt mij niet tegen' en daarop zeg jij dan dat ik het zwart-wit bekijk
Ja, misschien dat jij en ik 'veel' anders inschatten. Maar dus bon voor u is de lower end, 0.1% al 'veel' dus ?
En die software waar maanden over wordt gedaan. Over welke software heb jij het ? Dat is weeral zo losweg ergens uit een public relations blog gepakt he. Heb jij het over een POC maken? Of over daadwerkelijk software opleveren?
Als jij die enkeling hier op het forum bent die effectief op dat niveau zijn materie verstaat dan is dat inderdaad het geval. Ik ben maar een gewone werkmens die zijn vakgebied mss wel kent maar ik ga niet claimen te kunnen communiceren met en op het niveau van experts.
Daarom dat ik zeg dat het afhangt van wat je probeert te doen, als je gewoon dag dagelijks werk en problemen probeert te doen dan zijn de LLMs vaak het beste waar je toegang toehebt. Als je zelf op een niveau bezig bent waar je zaken produceert die verder staan, dan uiteraard niet.
Bon. Weeral dus met de deflectie. Eerst zwart-wit, nu leg ik u woorden in de mond en kom je af met wat vage statements.
Maar goed. Aan de dingen te zien die jij allemaal betrouwbaar kan automatiseren, ben je er duidelijk een betere krak in dan mezelf.
GodWillsIt
Active member
Rustig maar jongens, binnenkort hangen we allemaal aan een basisinkomen.
Google hun I/O keynote was wat betreft automatisatie toch ook weer vrij verbluffend. Antigravity 2.0 die 96 agenten dirigeert om een geheel operating systeem te ontwikkelen dat na finalisatie out of the box Doom kon draaien. Je kan waarschijnlijk wel googlen hoe je zelf een operating systeem moet maken en er uiteindelijk Doom op aan de praat krijgen maar dat zal voor de gemiddelde mens toch echt wel vrij lang duren. 
Dat klopt toch niet? Ik hoef niet te communiceren op het niveau van experts voordat één van de filmpjes gemaakt door een ervaren loodgieter dat ik gevonden heb via Google betrouwbaarder is dan een ChatGPT-gesprek waarvan het hoogst haalbare resultaat is dat hij de informatie uit dat filmpje heeft gevonden en exact reproduceert.
Dat is niet waar een LLM goed in is. Dan is het heel veel betrouwbaarder om je Google-kunsten aan te scherpen dan om beter te gaan prompten. Als ik dat gat in de muur wil fiksen van hierboven, is ChatGPT niet de beste methode. Wil ik al snel even wat compileren om daarna wel zelf te gaan zoeken, of durf ik de gok te nemen tussen "geniaal" en "wasco-eter", oké.
Ik zou zelfs zeggen dat hoe gevorderd ik ben in de materie, daar totaal los van staat. Want dit probleem heb je op elk niveau. Ik als expert (zal ik nu maar zeggen) kan aan ChatGPT heel zeker veel hebben, en het kan de beste optie zijn voor bepaalde vragen. Een heel relevante is een zoekopdracht van onlangs van mij. Die man had het over allerlei Midden-Oosterse gerechten, en twee die voor mij klonken als "papayé" en "binard". Ik ben best goed in Frans, in vertalen én Googelen. Maar ik wist het niet. En ik heb me suf gegoogeld (ik daag je uit met deze zelfde informatie het te doen).
Ik heb een LLM de situatie uitgelegd, gezegd wat ik eruit dacht op te maken en dat het fout was maar wel ongeveer zo klonk. Wat kon het zijn. Eerste twee antwoorden waren exact correct (spoiler: het was één gerecht, fatayer aux épinards). Dit kan Google niet. Dat zijn verbanden die enkel een LLM leggen kan en tot voor kort ondenkbaar waren. En ik kan met hem spreken op expert-niveau. Omdat hij juist gebruikt wordt.
Ik kan er anders wel een heel pak opnoemen, hoor. Ik kan plots converteren tussen allerlei exotische bestandsformaten en xml-derivaten. Tot voor kort, moest ik een aanvraag indienen bij developers die er zich dan eens over zouden buigen wanneer ze tijd hadden. Nu doe ik het als vertaler zelf. Ik kan er zelfs een script van laten schrijven waarbij ik als totale hobby-scripter die het al tien jaar niet meer had gedaan, werkende resultaten kan krijgen.
Ik kan in productie, dus niet als IT, plots volledige Power Automate-stromen opzetten die mijn werk voor een stuk erg veel vergemakkelijken, waar ik anders dagen de tijd voor nodig had om er zelfs mijn weg in te vinden. Ik kan in een wip user engagement creëren door een paar leuke, toepasselijke prenten te maken voor projectcommunicatie. Powerpointpresentaties kosten me een pak minder tijd.
Je mag niet vergeten dat niet iedereen een IT-achtergrond heeft. Mensen zonder die achtergrond, of met veel beperktere achtergrond in IT, kunnen plots veel meer zelf automatiseren. Mijn bedrijf kon dat uiteraard hiervoor ook al, maar niet aan dezelfde snelheid zonder tientallen mensen bij aan te nemen.
KBE
Well-known member
Vandaag eens gedoken in lokaal een AI model te draaien.
Eerst die ollama getest, dat ging relatief vlot voor alles te installeren.
Dan overgeschakeld naar LM studio, kon daar meer mijn draai vinden in de instellingen.
Ben nu eens Qwen 3.5 9B aan het testen.
Gaat verrassend vlot op een 3060 TI 32 GB ram.
Rond de 15 tok/sec
Is natuurlijk niet te vergelijken met cloud modellen.
Eerst die ollama getest, dat ging relatief vlot voor alles te installeren.
Dan overgeschakeld naar LM studio, kon daar meer mijn draai vinden in de instellingen.
Ben nu eens Qwen 3.5 9B aan het testen.
Gaat verrassend vlot op een 3060 TI 32 GB ram.
Rond de 15 tok/sec
Is natuurlijk niet te vergelijken met cloud modellen.
Toepasselijk dat de persoon die vaag blijft ook niet de persoon is die dat kan antwoorden
. Ik zeg ook nergens dat er geen winsten te rapen vallen. Ik "weerleg" zelfs niets. Maar als ik gewone ai-hype zonder substantie wil lezen, dan ga ik wel gewoon naar linkedin waar mensen beweren een heel HR en klantenmanagement systeem te hebben gebouwd in een weekend.Apropos... Loser, serieus? "user engagement" en "project communicatie" gevolgd door "powerpoint presentaties" ? Zijt gij Colin Robinson of zo ?
Jenthe
Member
Jezus, misschien al eens bedacht dat je negatieve vooringenomenheid en bijkomend onvermogen om zelfs maar de meest voor de hand liggende statements te erkennen niet echt uitnodigt om verder met jou in discussie te gaan?Toepasselijk dat de persoon die vaag blijft ook niet de persoon is die dat kan antwoorden
Apropos... Loser, serieus? "user engagement" en "project communicatie" gevolgd door "powerpoint presentaties" ? Zijt gij Colin Robinson of zo ?
Bon, ’k zal het dan toch maar eens wat voorbeelden uitschrijven. Van vorige week:
Literatuuronderzoek: ik moet weten hoe attribuut x/y/z veranderd onder een bepaalde conditie. Rechtstreeks in de chat is uiteraard om problemen vragen. Script laten schrijven om 50 meest geciteerde relevante papers + 50 meest geciteerde relevante papers van de afgelopen 3 jaar in een Excel samen met bibliografische data neer te schrijven, aangevuld met effect van attribuut x/y/z beschreven in die paper. Daarna tabel laten maken met overzicht hiervan en corresponderende referenties o.b.v. diezelfde Excel. Heb daarna de tabel manueel geverifieerd, geen enkele fout. Pakweg 2-3 dagen werk in ongeveer 2u gedaan, door de manuele verificatie.
Word tabel die een volledige pagina beslaat met experimentele resultaten laten converteren naar Latex formaat. Daar heb ik een paar jaar geleden nog eens een volledige dag over gedaan want manueel ingewikkelde tabellen construeren in Latex is een PITA, dit keer duurde het 5 minuten.
Potentiële onderzoekspartners in Wallonië zoeken over onderwerp x, bij voorkeur met toegang tot relevante onderzoeksdata. Uiterst relevante lijst weergekregen, met als uitschieter iemand die de nodige expertise had en hoofd is van een lopend project met dataverzameling waar we naar op zoek waren, inclusief link naar een obscure pagina op de gelieerde universiteit naar dat project. Weet niet of ik die zelf zou gevonden hebben.
Uitgebreide Gantt chart laten maken op basis van uitgeschreven werkpakketten en milestones. 1/2 dag werk in 10 minuten.
Paar slides laten genereren om diezelfde onderzoekspartners over ons project te vertellen.
Laatst bewerkt: