Zoals wel vaker levert zo’n probleem ook wel weer positieve dingen op. Zo bleken er een aantal websites te zijn die helemaal geen PHP nodig hebben (gebruiken), maar die achter een server hingen die wél PHP ondersteuning aanbood. Is bij deze opgelost. De twee WordPress-websites die ik draai zijn zelf bijgewerkt, nu ook naar de nieuwste PHP-versie waar het probleem waar het vandaag om ging in opgelost is.

In de berichtgeving , o.a. bij nu.nl werd duidelijk gemaakt dat AI het probleem gevonden had, dat het probleem al heel lang in PHP zat en dat het wel vaker voor zou gaan komen. Ik vrees het ook. Gelukkig hebben normale mensen zoals ik tegenwoordig ook de beschikking over AI en dat hielp bij het lokaliseren van de problemen, het inschatten van het risico, maar ook het snel in de lucht brengen van een Docker container die in de tussentijd voor een nette boodschap zorgde, ipv een foutmelding.

En ook daarna, bij het “stappen om te zetten voordat je na het updaten de site weer in de lucht brengt” hielp Claude. Bijvoorbeeld met de commando’s die ik kon uitvoeren om de checken of de sites niet al gehackt waren. Claude gaf de commando’s, ik voerde uit, of stelde vragen als ik het niet begreep.

De uitleg van Claude over het probleem (de links heb ik toegevoegd):

Op 21 oktober 2026 bracht het PHP-team noodpatches uit voor twee kritieke kwetsbaarheden, CVE-2026-109618 en CVE-2026-109619, die al snel de bijnaam php2shell kregen. Beide scoren 9,2 op 10 en maken het mogelijk om zonder in te loggen code uit te voeren op de server. De fout zit in PHP zelf, niet in WordPress, Drupal of een andere applicatie die erop draait. Volgens het officiële advies gaat het mis wanneer PHP tijdens het verwerken van een binnenkomend verzoek door zijn geheugen heen raakt. PHP wordt dan onderbroken terwijl de interne gegevens van dat verzoek maar half zijn opgebouwd, en bij het opruimen worden die ongeldige gegevens behandeld alsof ze kloppen. Met een slim opgebouwd verzoek kan een aanvaller zo het geheugen manipuleren en eigen code laten uitvoeren. Omdat dit gebeurt voordat de applicatie het verzoek te zien krijgt, helpen beveiligingsplugins of een inlogscherm niet. Vrijwel elke PHP-installatie die webverzoeken afhandelt was kwetsbaar, met het grootste risico bij Apache met mod_php, de opzet die onder andere de officiële WordPress-Docker-images gebruiken.

De ernst zat ook in de timing. De patch was een dag vooraf aangekondigd, er circuleerden al geruchten en proof-of-concepts, en experts verwachtten massale aanvallen kort na de release, omdat iedereen vanaf dan uit de patch kan afleiden waar de fout zit. CERT-EU adviseerde daarom kwetsbare websites offline te halen als ze niet direct gepatcht konden worden. Alleen bijwerken naar PHP 8.2.35, 8.3.36, 8.4.27 of 8.5.12 lost het echt op. PHP 8.1 en ouder krijgen geen officiële fix meer. Een update van WordPress zelf verandert niets, want het gaat om de PHP-versie op de server. Wie met Docker werkt, moet dus wachten tot het image waarop de site draait opnieuw is gebouwd met de gepatchte PHP, en dat daarna ook echt binnenhalen.

Voor nu dus een potentiële crisis afgewend. Als het nou afgelopen weekend gebeurd was, toen ik lekker in Zeeland en zonder laptop aan het uitwaaien was, dan waren de servers wat langer offline geweest. Want dit had ik niet op mijn telefoon voor elkaar gekregen vrees ik.

Het bericht Ik ben er weer (nog) verscheen eerst op ICT en Onderwijs BLOG.

Bij deze titel moet je natuurlijk meteen weten waar ik aan dacht bij het schrijven van dit bericht (zo niet, zie dit bericht en deze IMDb-pagina, ik zal het plot niet verklappen). Het begon allemaal na het bekijken van deze video:

Klik om af te spelen

Bekijk op YouTube

Zelf experimenteren

In de video gaat het over een spelletje Zeeslag, tussen GPT-6 Luna en Claude Haiku 5.5. Het zag er simpel uit, haalbaar om na te bouwen, maar dan natuurlijk niet exact hetzelfde (daar zit geen uitdaging in). Dus wilde ik het met open source modellen doen, scheelde ook want dan hoefde ik geen tokens te betalen als ik gebruik maakte van bv de NOLAI-server waar deze modellen draaien. Nou was het aantal modellen waar ik daar uit kan kiezen op het moment wat kleiner, qwen3.8:latest en ornith-1.5:35b waren de meest voor de hand liggende. Het voorbeeld op YouTube bij Better Stack maakte gebruik van 3 deelcomponenten: 1 scheidsrechter die het spel aanstuurt en 2 losse agents die elk een van de spelers voor hun rekening nemen. En als voorbeeld ben ik aan de slag gegaan met, hoe kan het ook anders, boter-kaas-en-eieren. In tegenstelling tot Zeeslag, een spel dat je eigenlijk nooit kunt winnen. En nooit kunt verliezen. Als twee spelers het spel foutloos spelen, eindigt het altijd in een gelijkspel. Ideaal dus ook om twee verschillende taalmodellen tegen elkaar te testen.

Nou zag de demo er bedrieglijk eenvoudig uit, dit zomaar even aan de praat krijgen met de NOLAI-API was toch wat complexer (en de online documentatie schaars). Dus de hulp van Claude Code (Opus 5.5) ingeschakeld om een demo te produceren. Het bleek daarbij namelijk ook dat de nieuwere Docker Desktop-plugin versies niet met de nieuwe syntax werkten. Dat was een punt in het debugproces waarbij ik het normaal gesproken even welletjes had gevonden en gedacht had “probeer ik over een paar maanden wel weer eens als de fouten eruit zijn” in plaats van dat Claude stug door ging op zoek naar een oplossing.

Maar na wat gestoei (door Claude Code) werkte het en had ik lokaal de 3 agents draaien en kon ik via een lokale webserver meekijken met een grafische versie van het spel, net zoals bij Better Stack. De twee modellen waren aan elkaar gewaagd, dus besloot ik het wat complexer te maken. Mijn desktop heeft 64GB RAM en een RTX 2060 grafische kaart met 8GB VRAM. Niet stevig genoeg om echt zware modellen te draaien, maar wel voor kleintjes. Dus liet ik de agents aanpassen waardoor de scheidsrechter gebruik maakte van ornith-1.5:35b op de NOLAI-server, 1 speler met qwen3.8:latest op de NOLAI server en de andere speler met een model op LM Studio op mijn desktop. Hier blijk het ook niet vanzelf te gaan. Een test met qwen3.5-9b en “denken uit” leverde snel zetten op maar heel zwak, met “denken aan” kwamen er heel veel tokens maar geen zet. Ook qwen3.6-35b-a3b had moeite met het spelen van het spel. Uiteindelijk bleek google/gemma-4-e4b (Q4_K_M) met “denken aan” een redelijke tegenstander. De zetten klopten en gingen redelijk snel. Van de 5 spelletjes die gemma-4-e4b tegen het krachtigere qwen3.8 liet spelen, eindigde er 1 in een gelijkspel, weden er 3 door qwen3.8 gewonnen en 1 door gemma-4-e4b. Eigenlijk dus maar in 1 van de 5 spellen de optimale uitkomst.

Klik om af te spelen

Bekijk op YouTube

In de video hierboven zie je een stukje van de test met qwen3.5-9b, je ziet daar ook dat het model af en toe niet toegestane zetten retour gaf die door de scheidsrechter dan afgewezen werden. Hieronder zie je de uitslag van de 5 wedstrijden tussen gemma-4-e4b en qwen3.8.

Github

Als je Claude Code het werk voor je laat doen, dan is er eigenlijk geen enkele reden om de code niet ook gewoon te delen via Github. Dat heb ik dus gedaan met uitgebreide README erbij. Daarbij de waarschuwing dat het zeker geen plug-and-play code is. Als je Claude of iets vergelijkbaars ter beschikking hebt, dan moet het wel lukken.

Nuttige toepassing?

De video van Better Stack noemt als voorbeeld een scheiding tussen agents waarbij 1 agent bv toegang heeft tot logbestanden en andere agents niet en bij problemen de ene agent met toegang moeten vragen naar mogelijke oorzaken. Dan voorkom je dat je elke agent in je bedrijf toegang moet geven tot iets wat potentieel vertrouwelijk is. Binnen een schoolcontext zou je een agent kunnen hebben die wél toegang heeft tot een database met leerlingresultaten maar naar andere agents alleen geaggregeerde, niet naar personen te herleiden antwoorden teruggeeft voor groepen van meer dan 5 leerlingen. Dan is dat geen beveiliging die in een systeemprompt verwerkt moet zitten, dan zit het ingebakken in de architectuur van die agent. Of het dubbel screenen van abstracts voor een literatuurstudie waarbij je 2 agents, gegarandeerd onafhankelijk van elkaar, een oordeel over opnemen of uitsluiten volgens de criteria laat geven,  waarbij een derde op basis daarvan een oordeel vormt. Beetje als de systemen in een vliegtuig. Of een tool om gesprekken te oefenen waarbij de ene agent bv de ‘acteur’ is (student of ouder) waar de docent mee oefent en de andere agent de ‘coach’ is die het transcript en het gesprekskader krijgt. Daarmee kun je er ook voor zorgen dat de ‘acteur’ niet op de hoogte is van het gesprekskader en de beoordelingscriteria en zich daar niet (onbedoeld) naar gaat verhouden.

Je kunt het dus vergelijken met MCP waar je AI aan een toepassing koppelt maar waar in dat geval een mens aan de knoppen zat, geef je hier de controle over aan 1 agent (de scheidsrechter die de opdracht krijgt “speel x spelletjes”) die dan op zijn beurt 2 andere agents aanstuurt. En ik snap het helemaal als jij bij de 99% van de wereldbevolking behoort die daar nog geen praktische toepassing voor heeft.

Het bericht Shall we play a game? verscheen eerst op ICT en Onderwijs BLOG.

Mag dit wel?

Laat ik die olifant eerst maar even adresseren: deze blogpost beschrijft (voor zover ik kan overzien) een tweetal grijze gebieden van toepassingen voor wat betreft de vraag of het wettelijk toegestaan is. Daarbij gaat het zowel om  de vraag of de eerste stap (conversie naar voorleesversie) of de tweede stap (het opslaan van de audio) toegestaan is.
Zie het als een proof-of-concept en persoonlijk studieproject én als iets waarvan ik vind dat als we dan als onderwijs al geld gaan steken in AI, dit gewoon standaard voor alle studenten/leerlingen/medewerkers beschikbaar zou moeten komen.

Het resultaat

Wil je het liever in een apart venster bekijken, klik dan hier.

De stappen

Ik heb de stappen uitgevoerd in Claude.ai en Opus 5.5 (hoog) maar het zal ongetwijfeld ook met andere modellen kunnen.

#0 Zoek een artikel op dat je wilt lezen

Als bron heb ik een artikel waar ik zelf co-auteur van ben genomen en dat te downloaden is vanaf deze website. Uiteraard vind ik dit niet het meest complex geschreven artikel dat je kunt vinden, maar ook hier snap ik absoluut dat het best ingewikkeld kan zijn om zo’n artikel te lezen als je niet gewend bent om de literatuurverwijzingen en de opmaak heen te lezen. Beiden hebben absoluut een doel, de tabellen en afbeeldingen eveneens. Nou kun je Adobe Acrobat of Microsoft Edge de PDF openen en dan laten voorlezen. Maar dat wordt absolute chaos en hou je gegarandeerd niet vol. Die omgevingen lezen namelijk letterlijk alles voor wat er op de pagina staat. Als je pech hebt, dan heb je een versie met een watermerk erin, regelnummers, paginanummers, etc.
Daar moeten we dus iets aan doen

#1 Laat Claude een voorleesversie maken

De prompt in Claude is simpel:

Converteer de pdf naar een voorleesbare versie.

Nou weet ik inmiddels niet 100% zeker of deze prompt goed werkt omdat Claude het al eens eerder voor me gedaan had en dus weet wat ik bedoel. Maar je zou ook kunnen proberen:

Converteer de pdf naar een voorleesbare versie: citaties eruit, afkortingen en symbolen uitgeschreven, figuren in woorden beschreven.

Ik kreeg het resultaat eerst als een .txt (platte tekst) bestand. Je kunt nu aan Claude vragen om het op te slaan als pdf en dan kun je hem in Microsoft Edge openen en daar laten voorlezen. Dat werkt prima en dan hoef je de volgende stap niet uit te voeren.

#2 Converteren naar MP3

Er zijn een paar online diensten die een tekstbestand naar MP3 omzetten, maar daar kwam ik niet ver genoeg mee voor een artikel van deze omvang. Edge-tts blijkt een niet gedocumenteerde, dus ook soms niet meer werkende, optie te hebben waarmee je de voorgelezen audio kunt opslaan. Claude legde uit hoe:

pip install edge-tts
edge-tts --list-voices
python tts_hervatbaar.py teacher-ai-collaboration.txt teacher-ai-collaboration.mp3

Om dit te kunnen doen moet je tts_hervatbaar.py downloaden uit deze ZIP. Het script heet hervatbaar omdat in eerste instantie een tijdelijk probleem met de netwerkverbinding er voor kon zorgen dat de conversie afbrak. Het conversiescript maakt ook een teacher-ai-collaboration.srt bestand dat tekst en tijdcodes aan elkaar verbindt.

#3 HTML-player genereren

Ook hier geldt dat je niet alles zelf hoeft te kunnen.

Ik heb Claude een “meelezen.html” (opgenomen in de ZIP) laten maken die ik kan embedden in een bericht of die je als losse player kunt gebruiken door er een mp3, een srt, een txt aan door te geven. Kun je desgewenst natuurlijk helemaal in de door jezelf gewenste opmaak laten genereren.

Is het perfect?

Nee, natuurlijk niet. De tekst verwijst soms nog naar afbeeldingen die er niet meer zijn. De uitspraak van namen gaat vaak nog mis. Je bent nu alle verwijzingen naar bronnen kwijt, voor een onderzoeker een serieus probleem. Voor een doorsnee lezer die vooral wil weten wat er in het artikel staat in eerste instantie niet, maar je zou eigenlijk ook leraren/docenten/studenten willen opvoeden (professionaliseren?) op dat vlak.

Het zou wat mij betreft nog wel een mooie uitbreiding aan de player (en het conversieproces) zijn wat mij betreft. Dus een voorleesversie die zoals nu zorgt voor de audio, maar dan gecombineerd met een meeleesversie waar de afbeeldingen en tabellen wél nog in staan. Levert wat nieuwe uitdagingen op als je het resultaat dan ook weer toegankelijk wilt maken voor iemand die de tekst niet mee kan lezen.

Hoe dan ook, het is absoluut zo dat we energie moeten blijven steken in de leesvaardigheden van jongeren. Maar verwachten dat iedereen in staat is peer reviewed onderzoek tot zich te nemen gaat me toch net wat ver. Dan zijn hulpmiddelen om onderzoek te ontsluiten en toegankelijk te maken voor meer mensen wat mij betreft heel welkom.

Het bericht Claude gebruiken om onderzoek toegankelijker te maken verscheen eerst op ICT en Onderwijs BLOG.

Het bericht Hallucination is a feature… verscheen eerst op ICT en Onderwijs BLOG.

Het begon allemaal met deze video op YouTube waarin uitgelegd werd hoe iemand GPT-6 Astra gebruikte om FreeCAD aan te sturen.

Ontwerp vanaf foto

Heel cool vond ik het voorbeeld waarbij de basis een door AI-gegenereerde foto van een vaas was. Jaja, AI-slop, nul creativiteit, ik geloof het allemaal wel. Het bleek ook te kunnen met Claude Desktop, dus wilde ik dat wel proberen. Ik had toevallig een foto van een zweefvliegtuig bij de hand (als je weet waarom dan weet je waarom en anders maakt het niet uit) en heb op basis daarvan een ontwerp laten maken.
In de presentatie hierboven die ik gebruikt heb bij onze bijeenkomst van de AI-community van iXperium vandaag leg ik de verschillende stappen uit. Er zit ook een dia in met een schermopname van het hele proces. Je ziet dat de video af en toe versneld wordt afgespeeld om te voorkomen dat je té lang zit te wachten tijdens het kijken. Maar ik doe dus niet veel. Ik lever een foto en een prompt. Daarna nog de vraag of Claude ook een bouwanimatie kan maken. Ook dat kon.

Omdat ik een Prusa printer thuis heb (niet 100% operationeel) heb ik eerst met de PrusaSlicer laten uitrekenen hoe lang het zou duren om te printen. Best lang.
Daarom heb ik Orca Slicer geïnstalleerd met een Snapmaker U1-profiel (als ik een nieuwe printer koop wordt het waarschijnlijk deze) om te kijken hoe lang het dan zou duren. En of het heel veel verschil zou uitmaken als ik het meteen in meerdere kleuren zou laten printen.

Nadat ik via de mail intern bij de HAN een aantal collega’s om advies gevraagd had, heb ik ook een FEM (Finite Element Method) simulatie laten uitvoeren om te berekenen of de verschillende onderdelen ook sterk genoeg zouden zijn als ik het zweefvliegtuig zou gooien. Een beetje dikkere ligger hielp. Ook kon ik Claude Desktop vragen om een paar scenario’s in de slicer uit te rekenen. Bijvoorbeeld hoeveel langer zou het naar schatting duren als ik de kop voor de buitenranden wat langzamer zou laten bewegen zodat die er netter uit zouden zien. Niet heel veel langer.

Oh, en omdat mijn HAN-laptop op dinsdagochtend van een nieuwe image voorzien zou worden en ik niet zeker wist of ik PowerPoint op tijd weer ter beschikking zou hebben (nee), had ik Claude ook nog even gevraagd om de PowerPoint (met behoud van alle animaties) te converteren naar een html-pagina. Dat is het resultaat dat je hierboven ziet.

De enige uitdaging? Ik heb nog niet kunnen testen hoe goed het ook daadwerkelijk print. En dat zal ook nog wel even duren, ik ben nu eenmaal vooral/alleen in Nijmegen of Arnhem onder werktijd en dan is het even 9 uur printen van onderdelen niet gemakkelijk te plannen. Mocht jij er zelf mee aan de slag willen, de bestanden zijn hier te downloaden.

Ontwerp vanaf nul

Het niet kunnen printen heeft me er niet van weerhouden om nog wat verder te experimenteren. Ik wilde weten of ik ook een gadget kon ontwerpen voor iXperium in meerdere kleuren (voor op de Snapmaker U1) en met beweging. In Claude Desktop was dat nog best ingewikkeld. Na een brainstorm in tekst maakte Claude iets in FreeCAD wat niet heel inspirerend uitzag. Het grappige was dat uiteindelijk Gemini erin slaagde om een afbeelding te genereren van iets dat in theorie uit een printer zou kunnen komen op basis van een afbeelding die wij normaal in presentaties gebruiken (dus alleen in 2D beschikbaar is) en een beschrijving:

Toen ik dát aan Claude gaf, was dat wél voldoende om in FreeCAD iets te maken dat er uiteindelijk zo uitzag in de bouwanimatie:

Niet helemaal identiek aan het origineel van Gemini, voor een deel ook wel omdat het idee nu was dat het echt zou kunnen werken na printen, dus moesten de onderdelen in elkaar klikken etc.

Gemini dacht daarna zelf dat de tool niet in staat was om een aangepaste afbeelding op basis van de render-afbeelding te maken, daar had ik wat hulp van Claude bij nodig om een goede prompt te laten genereren:

Use the attached image as the exact design reference. It is a CAD render of a 3D-printed desktop fidget toy
(triangular tabletop puzzle for a university centre of expertise). Turn it into a high-quality product photograph.

DESIGN (keep exactly as in the reference, do not redesign or add parts):
- A flat equilateral triangle base with rounded corners, printed in light grey PLA (#D2CED5), about 16 cm per side
and 5 mm thick. Three long narrow slots run from the three corners toward the centre.
- In the centre a large purple (#662A88) gear-like disc with fine teeth around the rim. On it, in dark grey (#4A4A4A),
the flat inlaid text "Leren met ict" in two lines.
- Three smaller purple discs sit near the corners on top of the slots: "Onderzoek" (top, with a yellow and dark-grey
microscope icon sticking out above the disc edge), "Opleiding" (lower left, a student with a backpack whose head and
shoulders stick out above the disc edge), and "Werkveld" (lower right, three people whose heads stick out above the
edge). Disc labels in light grey letters.
- Three short, slightly curved yellow (#F6F01D) arms connect the inner side of each small disc to the centre disc,
each attached with a small round pivot.
- At the bottom of the grey base the purple inlaid logo "iXPERIUM - CENTRE OF EXPERTISE".

LOOK: matte PLA 3D print, subtle visible layer lines on the edges, crisp multi-colour inlaid text and icons that are flush
with the surface (not embossed). Colours exactly: purple, yellow, light grey, dark grey. Smooth, even edges, realistic
plastic material with soft specular highlights.

SCENE: shot from a slightly raised three-quarter angle, on a light wooden meeting-room table, softly blurred modern office
in the background with natural window light, shallow depth of field, 85 mm lens, sharp focus on the whole toy, neutral
white balance. Photorealistic commercial product photo, 4:3.

IMPORTANT: copy all text exactly as written (Leren met ict, Onderzoek, Opleiding, Werkveld, iXPERIUM CENTRE OF EXPERTISE),
no extra text, no watermark, no extra objects on the toy.

Met daarna als aanvulling:

Same image, but a person's hand holds the toy at the left and bottom edge.

En dat leverde onderstaande afbeelding op:

Aardig is, zoals ik in de presentatie uitleg, dat je Claude ook variaties in de slicer kunt laten berekenen: hoe lang duurt het als ik 1 fidgetspinner laat printen? En als ik er 10 moet hebben, maakt het dan uit of ik ze per stuk print of alle onderdelen optimaal verdeel over de platen (spoiler: is sneller omdat niet alle onderdelen uit meerdere kleuren bestaan).

Filament bestellen

Zoals je hierboven kunt zien, helpt AI dus bij het brainstormen, het maken van een concept, het realiseren van een concept in FreeCAD, het voorbereiden van de prints in de Slicer, je kunt Claude zelfs vragen hoeveel filament je nodig hebt en welk filament daar het meest bij zou kunnen aansluiten qua kleur. Want tot op dit moment is het allemaal fictie wat je ziet. Eerst maar even laten uitrekenen wat ik nodig had:

Wat je voor de 10 sets van de fidget spinner nodig hebt (uit de meting van de platen, zonder reserve):

Het totaal is ongeveer 495 g. Het is PLA van 1,75 mm voor de Snapmaker U1. Vooral lichtgrijs en paars wegen zwaar. Van geel en donkergrijs heb je maar een handjevol nodig, dus daar heeft een kleine of reeds aanwezige rol genoeg aan.

En daarna op amazon.nl (geen affiliate site!) laten kijken wat er aan PLA-filament dat geschikt was voor de U1 te vinden was:

Behoefte (10 sets, uit de slicer-meting)

Aanbevolen keuze (kleur het dichtst bij het doel)

Totaal ca. €67,44.

Alles-eSUN alternatief (iets minder precies)

Totaal ca. €59,35

Waarom niet eSUN “Lichtgrijs” / “Grijs” / “Donkergrijs”?

Die zijn blauwachtig staalgrijs (eSUN PLA Basic Lichtgrijs en Grijs, Mat PLA Donkergrijs) en passen niet bij je neutrale lichtgrijs.
eSUN PLA Basic “Paars” is magenta; eSUN PLA+ “Purper” is violet maar lichter dan #662A88.

De waarschuwing dat prijzen kunnen veranderen, de garantie dat er niets besteld is, documentatiemateriaal inclusief foto’s van de rollen is allemaal beschikbaar. De tabel maakt ook zichtbaar dat het weliswaar lijkt alsof een fidget spinner tussen de 6 en 7 euro per stuk gaat kosten, die rekensom is niet helemaal eerlijk. Zwart en geel zou je waarschijnlijk nog van de oorspronkelijk meegeleverde spoelen hebben en dan hoef je alleen lichtgrijs en paars te kopen. Tussen de 3 en 4 euro per stuk dus.

Ook hier zijn de bestanden met de 6 printplaten voor 10 fidget spinners ook te downloaden. Ook hier de disclaimer: ik heb het nog niet kunnen testen, het zou me heel erg verbazen als het meteen, vanaf ontwerp zou werken en passen.

Tot slot

Ik denk dat het goed is dat ik het druk heb (daarom weer minder posts hier) want dit nodigt toch echt wel heel erg uit om weer met 3D printen aan de slag te gaan. Het is alweer 13 jaar geleden dat ik voor het eerst, met dank aan Fablab Zuid Limburg, met een Up Mini! aan de slag mocht. Wie weet krijgt in 2026 nog een vervolg.

Klik om af te spelen

Bekijk op YouTube

Het bericht 3D printen met Claude Desktop verscheen eerst op ICT en Onderwijs BLOG.

Never read the comments. Maar je kunt het al redelijk voorspellen: bij tweakers is het sentiment sowieso nogal anti-LinkedIn. Bij LinkedIn, zowel het oorspronkelijk bericht als het Nederlandstalige bericht erover, bevat het hele spectrum: van “hoera, eindelijk”, tot “maar wat is dan AI-slop?” of “is dit dan het enige soort berichten waar je je aan mag/kunt storen?” (en ja, de “reageer met XYZ en dan stuur ik je de pdf” zouden wat mij betreft veel eerder verbannen mogen worden dan berichten waar AI een bijdrage aan geleverd heeft). Hier ook de terechte aantekening dat detectie van “geschreven door/met AI” echt zó vreselijk onbetrouwbaar is, dat het zó gemakkelijk is dat de tools teksten die 100% door een mens geschreven zijn als 100% door AI geschreven detecteren. Hoezo, “een bericht op Linkedin dat emoji’s gebruikt is door AI geschreven?”. Je bedoelt dat jij dat niet ook handmatig al die jaren al gedaan hebt??

Niemand durft meer een em-dash te gebruiken (—) omdat het synoniem geworden is voor “door AI-gegenereerde tekst”.

Afgelopen week had ik iemand op bezoek die een offerte gaat maken voor het herstel van metselwerk van ons huis. Het gesprek ging, bij een kop koffie nadat we de technische details besproken hadden die hij nodig had om de offerte te kunnen maken, op een gegeven moment over het gebruik van AI voor het (in concept) beantwoorden van de vele mails die hij kreeg. We hebben het uiteindelijk gehad over wanneer ik als (potentiële) klant het vervelend of niet zou vinden als hij AI zou gebruiken in het contact met mij. Als ik er sneller een initiële reactie mee zou kunnen krijgen niet (het is écht heel moeilijk op dit moment om wie dan ook maar op bezoek te krijgen voor een offerte als je iets aan je huis gedaan wilt hebben), wellicht sneller een offerte, beter uitgewerkt, etc.
Een AI-weergave van hoe de reparaties er uit gaan zien op basis van de foto’s die hij tijdens het gesprek gemaakt had? Hmmm, dan zou ik het fijn vinden als hij daar een lokaal model voor gebruikt.

De uiteindelijke inschatting of we met elkaar in zee gaan wordt voor 90% bepaald door mijn indruk van zijn expertise tijdens het bezoek en 10% door het offertebedrag. En 0% door of hij AI gebruikt of niet. Zo lees ik LinkedIn berichten ook. Veel zijn (inderdaad) inhoudelijk echt dramatisch. Het is een raar platform aan het worden (al een tijdje). Ja, “Facebook voor mensen met een baan” wordt het vaak genoemd. Hebben eigenlijk al dit soort online platforms nogal last van. Of mensen of bedrijven dan nu AI gebruiken om (een deel van) hun berichten te schrijven zal me eigenlijk nogal worst wezen. En het voordeel van een eigen weblog? Daar mag ik dat vinden, het is niet alsof er veel mensen zijn die er hier wat anders over gaan roepen in de reacties namelijk!

Het bericht AI-Spam op Linkedin verscheen eerst op ICT en Onderwijs BLOG.

Ik kwam toevallig langs dit filmpje en vond het het hele goed vraag.

De reactie eronder was lekker onzinnig: “Ai just added what you said to its data base then used that and all other (mostly stolen) literature to paraphrase what you said, so no it doesnt matter that it was “your opinions” once ai touches it it becomes an amorphous blob of stolen creativity. No one needs to use ai, theyre just lazy.”

(heerlijk altijd als er spelfouten in een keiharde en niet noodzakelijk correcte reactie zitten).

Omdat de short wellicht niet altijd online blijft, het transcript. Ja met AI vertaald (Google Translate) en volgens mij gebruikt de site die hem maakte ook AI, betekent dit dan dat deze blogpost “met AI” of “met behulp van AI” gemaakt is?

Werd ik betrapt op valsspelen? Ik beantwoordde vragen voor een artikel. Ik schreef mijn antwoorden en vroeg vervolgens aan AI om ze te ordenen, te verfijnen en mijn persoonlijkheid er een beetje uit te halen. Het was tenslotte het artikel van iemand anders en ik vond niet dat het zoveel Robin nodig had. Nou, de schrijfster mailde me en vertelde me dat ze mijn antwoorden door een AI detector had gehaald en dat het 100% door AI gegenereerd bleek te zijn. O jee, het voelde alsof ik betrapt was op valsspelen. Het punt is, de expertise was van mij, de meningen waren van mij, alles kwam voort uit mijn 30 jaar ervaring in de thuissituatie van mensen. AI had me de ideeën niet gegeven, het had alleen de manier waarop ze klonken veranderd. Ik zie AI als een ander bewerkingshulpmiddel. De publicatie zag het anders. Ze vond mijn antwoorden goed en vroeg me om ze in mijn eigen stijl te herschrijven, dus ik stuurde ze terug en het artikel kon verder. Maar waar trek je de grens? Als AI je helpt je ideeën te ordenen of je teksten te verbeteren, is dat dan jouw werk? Ik denk van wel. Maar wat vind jij ervan?

…uiteindelijk kon ik het niet laten en heb ik (met wat hulp van ChatGPT in dit geval) een reactie toegevoegd:

I really don’t think using AI to correct or improve the wording of your own writing automatically counts as “cheating.” There’s a pretty important difference between asking AI to fix grammar, spelling, awkward phrasing, etc. and asking it to write your ideas for you. And the claim that “once AI touches it, it becomes an amorphous blob of stolen creativity” isn’t really an argument. It’s a dramatic assertion based on a misunderstanding of how these systems work. AI doesn’t simply take what you wrote, add it to a database, and then paste it together with “stolen literature.” Your text can remain entirely your own work and your own ideas while using a tool to help with editing. You can absolutely have legitimate concerns about generative AI, copyright, training data, and academic integrity. But that doesn’t mean every use of AI is automatically cheating or plagiarism. Using a spellchecker doesn’t make your writing less yours, and using an AI-assisted editor isn’t inherently different in that respect. And, ironically, I actually used AI to help improve this response too. I’m not a native English speaker, I’m Dutch, and Dutch people can have a tendency to be rather direct. I wanted to make sure I got my point across without accidentally sounding unnecessarily blunt or rude. The opinions and arguments are still mine; I just used AI to help me express them more naturally in English. So I’d take comments like the previous one with a pretty big grain of salt. There’s a valid discussion to be had about responsible AI use, but “AI touched it, therefore it’s stolen” is more of a slogan than a serious argument.

.

Het bericht Waar ligt jouw grens? verscheen eerst op ICT en Onderwijs BLOG.

Het in detail uitleggen wat ik allemaal gewijzigd heb sindsdien gaat wat ver voor dit blog. Niet alleen net wat technisch, maar liever zet ik ook niet alle details online. Ik hoef geen interessant object te worden voor iemand met teveel tijd. Maar betere, dagelijkse, offline backups, minder services en tools die ook buiten het eigen netwerk zichtbaar zijn, meer tools die dus alleen ofwel via een VPN ofwel vanuit thuis te bereiken zijn, een eenvoudiger systeem (via What’s Up Docker) om de verschillende Docker containers up-to-date te houden én het gebruik van Trivy Scanner om een beter beeld te krijgen van welke bekende beveiligingsproblemen er in de verschillende Docker containers zitten, waren er onderdeel van.

Ik weet inmiddels wat split DNS (ik gebruik overigens geen Tailscape) is en hoe je dat kunt gebruiken om ook op je interne netwerk beveiligde verbindingen op te zetten met services zónder dat dat betekent dat er een DNS-entry voor in Cloudflare opgenomen is, en ook zónder dat ik een extra beveiligingslaag eroverheen hoef te zetten (via Authentik) om te voorkomen dat iedereen die bv de naam (url) van de What’s Up Docker server weet, kan gaan proberen om daar binnen te komen. Het was met name ook een kwestie van bedenken “wat wil ik altijd kunnen bereiken?” en “wat wil ik liever niet dat de rest van de wereld kan bereiken en wil ik alleen thuis kunnen bereiken of via VPN?”. Ik kwam erachter dat mijn internet-router wél ingesteld had staan dat verkeer via WAN (dus het internet) niet toegestaan was, maar omdat ik er een naam aan gegeven had (stel https://router.mijnthuis.nl/ – is het niet, maar dat praat gemakkelijker ) zodat ik altijd en overal eenvoudig en via een beveiligde verbinding eraan kon komen, dat ook betekende dat de router altijd dacht dat dat verkeer van binnen het thuisnetwerk kwam omdat daar de proxyserver staat die router.mijnthuis.nl omzet naar het interne IP-adres. Met split DNS zorgt een interne AdGuard Docker container (ook niet van buiten te bereiken) ervoor dat als ik thuis op het netwerk zit en https://router.mijnthuis.nl/ invoer, dit wél op de juiste plek aankomt, maar als iemand van buiten het netwerk https://router.mijnthuis.nl/ invoert, dan krijg je gewoon een foutmelding. Natuurlijk, mensen die mijn IP-adres kennen, kunnen nog steeds proberen de router te hacken, dus die up-to-date houden, daar de standaard gebruikersnaam veranderen van “admin” naar wat anders, wat ook belangrijk. Zoals iemand me ooit uit uitlegde: om in te breken moet iemand je gebruikersnaam + je wachtwoord kennen. Als je de standaard gebruikersnaam aanhoudt hebben ze al 50% cadeau. Ook thuis kun je 2-factor authenticatie gebruiken in combinatie met bijvoorbeeld Authy.

De Trivy Scanner maakte echter duidelijk dat ook zónder AI die je probeert te hacken, het aantal bekende fouten in verschillende toepassingen als zó groot is dat het eigenlijk vechten tegen de bierkaai lijkt. Lijkt. Want ook nu kun je in ieder geval er voor proberen te zorgen dat dat wat je kunt oplossen, updaten en beveiligen in ieder geval gedaan wordt. En dat geldt natuurlijk ook voor aan het netwerk verbonden telefoons, camera’s en andere devices die uitgeleverd worden met standaard wachtwoorden, die nooit aangepast worden.

En bij het proberen op te lossen van voor de hand liggende problemen is AI wél weer fijn. Ik weet dat de AI-modus van Google door sommige mensen gehaat wordt, maar ik moet bekennen dat ik het een veel handigere manier vind dan het voorheen zoeken naar oplossingen. Vooral omdat je meteen door kunt vragen, antwoorden krijgt voor jouw specifieke situatie, kom je veel sneller tot antwoorden. Niet altijd tot de juiste antwoorden, dat is gebleven. Dat was voorheen ook zo als je op een forum zocht naar opties, dubbelchecken, niet zomaar blind dingen overnemen, verwijderen, aanpassen, maar opletten. Dat blijft noodzakelijk.

Oh ja, en het ‘lugubere’ deel: een Vaultwarden kluis inrichten met noodtoegang. Dat betekent dat je iemand anders (je partner bijvoorbeeld) de mogelijkheid geeft om toegang te krijgen tot jouw ‘kluis’ met wachtwoorden, inloginformatie, vertrouwelijke notities etc.  in het geval dat jij er zelf niet meer bent. Die persoon kan op dat moment toegang tot het account aanvragen, als niet binnen een bepaalde periode aangegeven wordt dat dat niet de bedoeling is, dan krijgen ze toegang. Dus ze hebben geen toegang, vragen die aan als het nodig is, zolang jij leeft of in staat bent om aan te geven dat dat niet de bedoeling is, dan hebben ze geen toegang, anders krijgen ze die wel. Wel zo handig in een situatie met heel veel accounts, toegang tot backup-servers, domein beheer etc.
Nee,  geen speciale reden gelukkig om dat nu te doen. Je zou ook kunnen stellen dat ik dat wellicht 20 jaar geleden al had moeten doen.

Kortom, mocht je deze week nog niet aan het werk zijn en je afvragen wat je dán kunt doen als het buiten regent….check je thuisnetwerk, je accounts, je wachtwoorden en de beveiliging eens. Een hacker die écht wil, komt er vast doorheen, of dat een mens is of AI, daar twijfel ik niet aan. Maar als je nou die andere 1.000 geautomatiseerde hackpogingen tenminste buiten de deur kunt houden, is dat ook niet verkeerd natuurlijk.

Het bericht Je hebt geen AI nodig om gehackt te worden verscheen eerst op ICT en Onderwijs BLOG.

Opvallend verschil van toon tussen nu.nl en nos.nl naar aanleiding van de hack van Hugging Face door een AI-agent van OpenAI die een van hun nieuwe modellen aan het testen was. Bij nu.nl hadden ze het op woensdag over een op hol geslagen model, bij NOS.nl hadden ze het een dag later expliciet over van ‘op hol geslagen AI’ is geen sprake. Daar hadden ze vooral experts gevonden die wisten uit te leggen dat dit verwacht gedrag was, logisch, niet iets om van onder de indruk te zijn. Je krijgt waar je om vraagt.

Mij lijkt dat het een beetje tussen beide houding inligt: ik zou het niet helemaal willen afdoen met een “och ja, logisch toch” en niet helemaal met “o, nee, nu is AI echt helemaal losgeslagen!”. Het zit een beetje in de lijn “zelfrijdende auto’s van dat andere grote bedrijf”. Ook daar kun je wat van vinden voor wat betreft hoe veilig dat allemaal is. Idem voor dit incident. Ja, het was een geplande test van een bekende benchmark. En het resultaat was wat beter dan verwacht. Dan kun je je afvragen of de guardrails wel stevig genoeg waren, of het proces wel goed genoeg gemonitord werd, wie uiteindelijk aansprakelijk is voor de schade die dit gedaan heeft (zal nu wel in den minne opgelost worden over en weer omdat het waarschijnlijk alleen tijd en effort aan de kant van Hugging Face was), etc.

Ik zal niet meteen de Terminator kaart spelen, vind ik wat overdreven. Dit voelt meer als een omgekeerde “Wargames” waarbij in dit geval niet iemand onbedoeld van buiten naar binnen ingebroken is, maar het systeem onbedoeld van binnen naar buiten uitbrak. Vind ik op zich natuurlijk wel een beetje punt van aandacht voor het geval dat het de volgende keer niet Hugging Face (tamelijk ongevaarlijk) maar bijvoorbeeld een waterzuiveringsinstallatie of energiecentrale als doelwit ziet. Dan is de uitspraak bij het Tweakers-bericht dat ook op nu.nl gedeeld werd waarschijnlijk nog meer to the point: het is meer nalatigheid dan een AI-probleem. Eens, maar nalatigheid die relevanter en ernstiger wordt omdat het nalatigheid met een AI-systeem is. In dat kader vind ik “we laten meer weten als we meer weten” van de kant van OpenAI ook niet echt geruststellend.

Kortom, geen echte ramp (nu), wel iets om niet helemaal te bagatelliseren lijkt me. Opvallend weer het verschil in insteek van nu.nl en nos.nl waarbij het lijkt alsof de ene op de andere reageert. Ik zie tijdens het typen van dit bericht op Linkedin een bericht voorbij komen met een link naar een item bij het Financieel Dagblad dat ik niet zomaar kan lezen (en ik heb geen zin in de hoepels die ik door moet om het via LexisNexis te openen) waarvan de strekking ook is “Geen paniek, is gewoon goede marketing van OpenAI”. Sure, fijn als het dat is. Fijn ook dat er zo veel experts zijn die het ene of het andere vinden en vertellen. Op basis van een flintertje info, berichten over berichten over wat mensen van de betrokken bedrijven officieel naar buiten brengen. Nog een reden waarom je mijn naam daar niet in terug zult zien komen.

[update, goed filmpje dat uitleg geeft over waarom het niet alleen marketing is:]

Klik om af te spelen

Bekijk op YouTube

Het bericht Is het wel of geen probleem als OpenAI je hackt? verscheen eerst op ICT en Onderwijs BLOG.

De allereerste video ooit op YouTube was van 23 april 2005, die van mij dus minder dan 2 maanden later. Met een resolutie van max 480px, meer kon je niet uploaden, en het was een video die sowieso voor een groot deel op basis van foto’s gemaakt is aangezien we het hier hebben over de tijd van 2 jaar voor de introductie van de iPhone, er waren wel smartphones met camera maar filmpjes maakte je op een digitale videocamera. Met daarin een tape, waarbij je die camera dan aan een computer moest aansluiten om de video in realtime over te zetten (= 5 minuten video kost 5 minuten om om te zetten in grote AVI-bestanden die slechter van kwaliteit waren dan de MP4’s van nu, groter waren qua bestandsomvang, op een computer die minter krachtig was dan veel telefoons van nu).

En ook YouTube kon in het begin zeker nog geen 4K weergeven, die 640x480px was het maximale van wat je kon uploaden. Pas 16 jaar geleden kwam 1080p (‘full HD’) beschikbaar (dat weet ik omdat ik daar testvideo’s voor in mijn kanaal heb staan).
In 2005 had Google ook nog zijn eigen videoplatform, dat net als zo veel andere Google producten, ook vroegtijdig beëindigd werd, de video’s daarvan staan ook nog in mijn kanaal, zoals deze ICTO Update uit 2005. Met verwijzing naar een wiki op edublogs.nl, op het moment dat sociale media nog ‘social software’ was, ik uitlegde wat MSN en Skype waren, beiden hebben ze het niet zo lang uitgehouden als YouTube. Het is overigens wel een heel grappige walk down memory lane, 21 jaar later.

Klik om af te spelen

Bekijk op YouTube

Bladerend door de lijst met video’s door de jaren heen kom ik ook een aantal filmpjes tegen gemaakt met de GoPro tijdens het fietsen:

Klik om af te spelen

Bekijk op YouTube

In 2012 was het op een video tonen van snelheid, hartslag-info en gps-data géén vanzelfsprekendheid. Het was data die je afzonderlijk van de video verzamelde, dan over de video heen liet zetten (láng wachten op het renderen!), daarna kon je de video bewerken/bijsnijden (niemand kijkt een video van 158 minuten), weer renderen en exporteren.

Echt populair werd het kanaal nooit, de video met de meeste views is deze uit 2010 over hoe je PowerPoint presentaties automatisch kunt laten afspelen (met herhaling) met 37.000 weergaven en 22 likes, gevolgd door een (zonder externe microfoon) review van de Dell Latitude 13 met ruim 26 duizend weergaven in 16 jaar.  Maakt ook niet uit, volgens deze website zijn er op dit moment 115 miljoen actieve YouTube kanalen en wordt er 500 uur aan nieuwe video per minuut toegevoegd. Dat is 720.000 uur aan nieuwe video’s per dag!
Daarom is het voor de gemiddelde YouTuber die er een belegde boterham mee wil verdienen ook gewoon heel hard werken.

Hoe dan ook, over 21 jaar ziet YouTube er gegarandeerd weer heel anders uit. Laten we hopen dat de recente ‘videogeneratie met behulp van AI’ (en dan niet de deepfakes) ontwikkelingen ervoor gaan zorgen dat we de belofte die er in 2005 al was voor wat betreft video’s met uitleg nog een paar stappen verder kunnen brengen.

Het bericht 21 jaar op YouTube verscheen eerst op ICT en Onderwijs BLOG.

Onze belangrijkste conclusies:

1. Leraren worden voornamelijk gezien als reageerders, niet als vormgevers.
   In de door ons onderzochte studies wordt de samenwerking tussen leraren en AI grotendeels vormgegeven in termen van leraren die interpreteren wat AI bedoelt of leraren die toezicht houden op wat AI doet, in plaats van dat zij deze systemen selecteren, vormgeven of bijsturen.
   Een robuustere visie op samenwerking zou leraren positioneren als actieve partij die ook vormgeeft aan de werking van AI.
2. De professionalisering verandert niet mee met de veranderende rol van AI.
   Of AI nu een eenvoudig dashboard biedt of een complete instructiereeks uitvoert, de training die leraren ontvangen lijkt opvallend veel op elkaar: relatief kort, gericht op de tool en procedureel. Naarmate AI meer pedagogische autonomie krijgt, wordt de voorbereiding niet inhoudelijker, terwijl je dat wel zou verwachten.
3. Gestructureerde reflectie is de uitzondering, niet de regel.
   Weinig studies bevatten een onderdeel waarbij sprake is van gestructureerde reflectie door de leraren. Zonder voortdurende reflectie en oefening lopen leraren het risico dat ze weliswaar bedreven raken in het gebruik van tools, maar daarbij niet het professionele oordeel ontwikkelen dat nodig is om door AI gestuurde beslissingen te bevragen, bij te stellen of te corrigeren.

Voor de vraag “en wat betekent dit voor lerarenopleidingen, scholen, ontwikkelaars en onderzoekers?” verwijs ik je graag door naar het artikel van Frans van Heest:

Het bericht Bereiden we leraren voldoende voor op het samenwerken met AI? verscheen eerst op ICT en Onderwijs BLOG.

Dat alles wat ik hier schrijf mijn persoonlijke mening is en niet noodzakelijkerwijs die van mijn werkgever spreekt voor zich. En ik ben geen theoloog, heb vast te weinig verstand van het onderwerp om er een mening over te hebben, maar ik heb er naar geluisterd als mens, g
En ik kan ook best een aantal redenen bedenken waarom je de encycliek van Paus Leo XIV niet zou willen lezen. Je zou principieel iets tegen religies kunnen hebben. Of kunnen vinden dat dingen die een hoofd van een religieus instituut zegt, op zijn best alleen waarde hebben voor de leden van het instituut. Minder principieel, maar minstens zo goed als reden is dat Leo XIV, ondanks dat hij “alle mensen van goede wil” aanspreekt in zijn encycliek (niet alleen katholieken), ook hij vervalt in oude starheden. Dus op een antropologie met alleen man-vrouw en een gezin bestaande uit man-vrouw als normatief uitgangspunt. Het zit in bijzinnetjes, tussen de regels, maar heel consistent. Dat maakt een deel van de boodschap die heel sterk is als het gaat algemeen welzijn, solidariteit, sociale rechtvaardigheid namelijk opeens complex. Geldt het alleen voor mensen die aan die randvoorwaarden voldoen of écht voor iedereen?

Daarnaast is het document met ongeveer 42.000 woorden verdeeld over 5 hoofdstukken sowieso niet de meest lichte kost. Maar als dat het enige is dat je zou weerhouden, dan kan ik je deze podcast van harte aanbevelen.

Een indrukwekkende 3 uur 51 minuten en 57 seconden, door een mens voorgelezen. Dat was zelfs voor mij een paar keer woon-werk met de auto.

Kunnen we wat leren van Magnifica Humanitas?

Wat als ik er voor kies om het document niet in zijn religieuze context, met de hierboven genoemde knelpunten, te bezien, maar uitsluitend naar de inhoud kijk?

Dan blijkt het document lang niet alleen over AI te gaan (zoals de indruk op basis van de nieuwsberichten had kunnen zijn). De encycliek begint met een uitvoerige terugblik over de afgelopen 135 jaar, de momenten waarop voorgangers van Leo XIV de verschillende grondslagen en principes van de sociale leer van de kerk hebben vastgesteld. In hoofdstuk 2 komen de vijf principes (het algemene welzijn, de universele bestemming van goederen, subsidiariteit, solidariteit en sociale rechtvaardigheid) aan bod. Als rode draad door het document loopt de normatieve basis van het zorgen voor de allerzwaksten (armen, zieken, migranten). Het is een duidelijke tegendruk tegen de ontwikkelingen die nu zichtbaar zijn in de wereld (ook in Nederland!) waar het recht van de sterksten de boventoon lijkt te voeren. Daaraan verbonden beschrijft de encycliek het gegeven dat de menselijke waardigheid ontologisch is. Ze vloeit niet voort uit wat je doet, presteert of bijdraagt, maar uit wat je bent. Je waardigheid kan niet worden afgenomen door ziekte, armoede, cognitieve beperking.
De kritiek op (machtige) landen die zich onttrekken aan de internationale rechtsorde, het ICC, de VN, verdragen, zodra hen dat uitkomt, staat niet tussen de regels door, maar is zo duidelijk als kan zonder expliciet conflicten te noemen of landen te noemen. Dat zou ook niet passen in een encycliek. Oorlog als uiterste middel wordt overigens niet afgewezen, maar de normalisering van oorlog als middel zoals nu weer lijkt te gebeuren, wordt wel duidelijk afgewezen.

De doorvertaling naar AI

Met deze basis (en kanttekeningen) is het ook mogelijk om naar de lessen voor AI te kijken zoals ze in de encycliek naar voren komen:

AI is niet neutraal

Het is voor mij eigenlijk best een open deur, maar vooruit: het doet er niet alleen toe hoe AI gebruikt wordt, maar ook hoe het ontworpen wordt, wie het financiert en wie ervan profiteert.
Technologie neemt de kenmerken over van haar makers. Het is te gemakkelijk om alleen te zeggen “AI is een tool, het hangt ervan af hoe je het inzet.” De encycliek verwerpt die neutraliteitsgedachte als naïef. De encycliek gaat daarbij dan weer niet zo ver als Amnesty International, die het hebben over “Unlawful by design“.

AI en concentratie van macht

Een meer morele AI is niet genoeg als die moraliteit door een kleine groep bepaald wordt. De paus constateert dat private, vaak transnationale bedrijven nu meer technologische slagkracht hebben dan veel overheden. AI versterkt de macht van wie al macht heeft (economisch, politiek, militair). Dat is, zo stelt de encycliek, geen randverschijnsel maar de structurele dynamiek. Gekoppeld aan het principe van de universele bestemming van goederen stelt de encycliek dat de vruchten van AI-ontwikkeling niet voorbehouden mogen zijn aan wie al aan de winnende kant staat. Het is voor ons als onderwijssector ook een uitspraak met ingewikkelde gevolgen. Als je dit als uitgangspunt neemt dan kun je je ook als sector niet neerleggen bij afhankelijkheid van grote technologiebedrijven.

Dat gaat overigens verder dan alleen het gedoe over wie toegang mag hebben tot Fable 5 en Mythos 5, een individu met een (theoretische) waarde van 1,1 biljoen dollar is daar ook een voorbeeld van.

AI en Ontologische waardigheid

Het is een begrip dat ik niet dagelijks gebruik: ontologische waardigheid. Zoals in de inleiding gezegd, ontologisch betekent hier simpelweg: het zit in je wezen, niet in wat je doet. Je waardigheid is geen prestatie. Je hebt haar niet verdiend en je kunt haar niet verliezen. De encycliek stelt dat als menselijke waardigheid intrinsiek is en niet functioneel, dan mag het nooit voorkomen dat een algoritme oordeelt over iemands waarde als mens. Niet in sollicitatieprocedures, niet in kredietbeoordelingen, niet in asielaanvragen, niet in de medische sector, niet in het onderwijs. Het bezwaar is dan niet dat AI te onnauwkeurig is of fouten kan maken (die je zou kunnen oplossen met betere modellen), maar dat de categorie van beoordeling principieel misplaatst is. Een mens is ook niet nutteloos zodra een machine zijn taak beter uitvoert. De vraag naar nut is de verkeerde vraag.

AI en Onderwijs

De encycliek staat niet in heel erg veel detail bij het onderwijs stil. Scholen als plekken waar mensen leren waarheid te zoeken, niet waar ze leren de output van machines te accepteren is natuurlijk niet heel schokkend en ook niet heel concreet. Want hoe scholen er dan voor moeten zorgen dat jongeren kritisch blijven denken, vragen blijven stellen en om kunnen gaan met AI zijn dan daadwerkelijk de moeilijke opdrachten. De encycliek biedt het onderwijs daarmee dus zeker geen richtlijnen, duidelijke handvatten of checklijsten. Die invulling moet nog steeds van onszelf komen.

AI en Autonome wapens

Op het snijvlak van AI en oorlog is de encycliek duidelijk: een algoritme dat beslist over het doden van mensen is principieel onaanvaardbaar. Ook hier: niet omdat de technologie onbetrouwbaar is, maar omdat verantwoordelijkheid dan nergens meer te lokaliseren valt. Dat het zo expliciet genoemd wordt geeft ook wel de tijdsgeest weer. Was AI in oorlogsvoering lange tijd een soort theoretische toekomst, vooral in films uitgebeeld waarbij de AI dan in de vorm van een denkbeeldige terminator de wereld vernietigde, in de verschillende actuele conflicten wordt al meer en meer AI ingezet. Het speelt een belangrijke rol bij het verkorten van de kill chain. Dit is de opeenvolging van stappen (van doelidentificatie tot de daadwerkelijke aanval) die traditioneel menselijke beslissingen vereist op elk kritiek moment. Bij autonome wapensystemen met AI neemt een algoritme een of meer van die beslissingen over, waardoor de menselijke verantwoordelijkheid uit de keten verdwijnt. Ik vrees dat niemand wakker ligt van de kritiek hierop in deze encycliek. Maar dat maakt hem niet minder relevant. Bijvoorbeeld als waarschuwing (in combinatie met ontologie) dat besluitvorming bij een volgende pandemie nog steeds primair bij mensen moet blijven liggen. Ook als die mensen fouten maken.

Samenvattend

Het is een document dat nog niet in het Nederlands beschikbaar is, 245 paragrafen, 5 hoofdstukken, ongeveer 42.000 woorden in omvang is. Zelfs de (wat mij betreft prettig om te beluisteren) podcast met bijna 4 uur maakt de encycliek niet gemakkelijk toegankelijk. Helemaal luisteren was voor mij de moeite waard, al was het maar omdat het bevestigd wat vaak het geval is: samenvattingen van onderzoek, wetenschap of ook zo’n encycliek geven haast per definitie een vertekent of slechts gedeeltelijk (en daarmee ook vertekent) beeld van de inhoud. Op zich niet zo heel vreemd aangezien de meeste mensen geen 4+ uur aan een enkel nieuwsbericht kunnen besteden en dit een van de vele, vele publicaties over AI is die op het moment het daglicht zien.
En ook hier, in lijn met wat de encycliek ook benadrukt, kan AI maar voor een deel helpen. Jazeker, ik kan het verhaal laten samenvatten, ik kan infographics laten maken, een podcast met exact de insteek en nuances die ik wens. En jazeker heb ik ook AI gebruikt om me te ondersteunen bij deze blogpost, bij het bedenken van uitleg bij onderdelen. Maar zonder de tijd die ik genomen heb om naar de integrale audioversie te luisteren, de tijd om erover na te denken, het voor delen ook sparren met AI als het ging over vragen als “ik lees er dit en dit in, zie je dit ook tekstueel terug en zo ja, waar?”, was die niet geworden tot was het is. En belangrijker nog: was ik niet geworden tot wat ik nu ben. Want wellicht niet van buiten zichtbaar, en niet alleen door de inhoud van de encycliek, zorgt het denkproces dat ik zelf heb doorlopen daarvoor. Dat kan ik niet aan AI uitbesteden. Het is de reis en niet alleen het beoogde eindpunt die er toe doet.

Het bericht Magnifica Humanitas verscheen eerst op ICT en Onderwijs BLOG.

Vooraf: dit is geen klaagpost of afgeven op een leverancier. Dit is het documenteren van een constatering.

Gisteren was ik mijn college over Learning Analytics, ethiek en de AVG voor de HAN Master Ontwerpen van eigentijds leren (MOVEL) aan het voorbereiden. Ik zag een paar van de dia’s van vorig jaar en dacht “veel te veel tekst”. Maar ja, het waren allemaal begrippen waarvan het relevant was dat de studenten er in ieder geval een keer van gehoord hadden. Maar, zo dacht ik, daar moeten toch andere manieren voor zijn. Wat als ik een kruiswoordpuzzel maak waarbij de omschrijvingen de aanwijzingen zijn, de woorden ingevuld moeten worden en dan een nieuw woord ontstaat. Moet toch een fluitje van een cent zijn tegenwoordig met AI?

Nou…dat bleek nog tegen te vallen. Toen ik de (omvangrijke) prompt in Claude.ai met Sonnet 4.6 (adaptive) gooide, ging hij aan de slag, maar niet alleen zag het eerste resultaat er niet heel mooi uit, het klopte ook niet.

De woorden zorgden ervoor dat er letters naast elkaar kwamen die op zichzelf dan weer geen woord vormde. En dat mag niet. Verzoek om aan te passen leidde in eerste instantie tot het overschrijden van het aantal tokens dat ik met mijn €23,- per maand account per periode van 5 uur mocht gebruiken. Die waren niet allemaal hieraan opgegaan, maar goed, 2 uur wachten en dan verder. Maar ook bij de tweede poging kwam Claude er niet uit. Sterker nog: in 15 minuten joeg de omgeving door het tokenlimiet van de op dat moment net gestarte nieuwe 5 uur en toen sloeg de interface weer dicht.

Daarop dacht ik “bekijk het maar, ik probeer het wel elders” en week uit naar AI-Studio van Google met Gemini 3.5 Flash. En daar kreeg ik in no time, meteen bij de eerste poging een correct werkende oplossing. Na nog twee tweaks (1 voor de interface en 1 voor het feit dat je ook “gefeliciteerd!” kreeg als je het systeem de juiste antwoorden liet invullen was hij klaar: Kruiswoordpuzzel 2026. Heel hoogstaand? Vast niet, maar ik ga er vanuit dat de studenten eruit gaan komen en dat het hoe dan ook leuker voor ze is dan wanneer ik al die beschrijvingen noem.

Zoals ik al zei: het is geen model-/leverancier-bashing. Het is het documenteren van een voorbeeld waarbij ik eigenlijk gedacht zou hebben dat beiden dit zouden moeten kunnen en de ene vreselijk nat ging. Met Qwen3.6:35b lokaal draaiend op mijn computer ging het in de agent ook niet overigens. Die raakte helemaal in de war tijdens het bedenken van een strategie. Kortom, 1 vraag/prompt, 3 modellen/harnassen, 3 verschillende uitkomsten. Goed om te onthouden.

Het bericht No single model to rule them all (yet?) verscheen eerst op ICT en Onderwijs BLOG.

Klik om af te spelen

Bekijk op YouTube

Niet alleen omdat we niet afhankelijk willen worden van “Big Tech” maar ook omdat “tokentekort” gewoon een echt ding aan het worden is.

Een paar dagen geleden schreef ik al over het maken van video’s met AI. En dan niet de deepfakes waar het vaak over gaat, maar gewoon educatieve video’s. Video’s met uitleg over bepaalde onderwerpen, als alternatief voor de opgenomen PowerPoints met audio. Ik constateerde toen al dat Claude Code dat goed kon, maar dat het proces veel ’tokens’ vergt. En hoewel Anthropic onlangs nog de hoeveelheid tokens die een gebruiker krijgt bij een betaald basis abonnement (23 euro per maand) uitgebreid heeft, liep ik ook vandaag er weer tegenaan. En niet eens bij het maken van een video maar omdat ik hem een kruiswoordpuzzel wilde laten bedenken op basis van een groot aantal AVG gerelateerde termen en beschrijvingen.
Ik kan je de podcast AI Daily Brief (op YouTube of Spotify) aanbevelen als je meer wilt weten hierover. Luister bijvoorbeeld naar The AI Subsidy Era is Over of Who Cares About Consumer AI waarbij het enerzijds gaat om het feit dat zulke maandabonnementen gewoon minder opleveren voor bedrijven dan het kost. Ik schreef er eerder ook al eens een blogpost over.

En hoewel 2026 net als 2025 (en 2027, 2028, …) geen fijne tijd is om zelf te moeten/willen investeren in lokale AI, bleek ook nu dat modellen zoals Qwen3.6:35b zoals ik die via NOLAI kan gebruiken of zelfs op mijn antieke RTX2060 kaart met 8GB VRAM, goed genoeg kunnen zijn om het nodige onderwijswerk voor elkaar te krijgen.
Het overgrote deel van de video hierboven bij dit bericht is volledig met open source middelen gemaakt. Het model is open source, het draait op een open source server, de harness voor de AI-agent die ik gebruikt heb (Pi.dev) is open source. Het renderen van de video gebeurde met FFmpeg, ook open source. Het transcript is gemaakt met Whisper, een van de weinige open source en lokaal te gebruiken modellen van OpenAI. Niet alles was open source. Voor de afbeeldingen die je ziet heb ik Nano Banana van Google gebruikt.  De Tekst naar spraak is gedaan met AI Studio. Ik heb met Parkiet geëxperimenteerd, dat draait lokaal op mijn computer, maar dat leverde bij teksten van meer dan 10 seconden heel vreemde resultaten.

Dus nee, ik zeg zeker niet “vandaag stoppen met het gebruik van alle externe AI”. Lijkt me sowieso niet de meest efficiënte manier van het gebruik van resources als iedereen een dikke grafische kaart in een PC thuis nodig heeft om dat voor elkaar te krijgen. Maar…terwijl de kruiswoordpuzzel nog niet klaar is en het volgende tokenlimiet alweer in zicht komt (in 15 minuten weet Claude met 1 complexe prompt er met gemak 80% van de limiet voor 5 uur doorheen te jagen zonder dat je maar iets van de voortgang ziet of kunt volgen!)  is duidelijk dat we als onderwijs er gewoon voor moeten gaan zorgen dat we eigen capaciteit beschikbaar krijgen. Het zal vast niet de populaire opinie zijn in een tijd dat het “We moeten helemaal niet persé iets met AI in het onderwijs” nog tamelijk dominant is in het geheel. Mark my words: nu is de tijd om te leren wat open source modellen zijn!

Overigens: ook bij Qwen3.6 geldt dat een kleiner model (dan de modellen waar je bij OpenAI, Google of Anthropic mee werkt) veronderstelt dat je duidelijker bent wat je wilt dat het model doet. Je kunt niet zomaar een vage prompt geven en hopen dat er iets moois uitkomt. Qwen heeft nogal de neiging om aan zichzelf te gaan twijfelen en dan in loops terecht te komen. Dat is deels te tweaken in de instellingen van hoe het model vanuit Pi.dev benaderd wordt, maar het helpt ook als je gestructureerd bent in de opbouw van de video, wat het model moet aanpassen etc.
Waarschijnlijk had ik de video hierboven sneller kunnen maken op basis van PowerPoint en een tool om een schermopname te maken. De winst zit hem in dit soort gevallen ook meestal niet in de eerste (of vaak zelf niet de tweede) keer uitvoeren van de handelingen. Dan ben je zelf immers nog flink aan het leren.

Het bericht We kunnen als onderwijs gewoon niet zonder Open Source AI-modellen verscheen eerst op ICT en Onderwijs BLOG.

De reden waarom je dat met een lokaal model zou willen is omdat het enorm tokens kan vergen en zelfs met de ruimere Claude Code limieten is het al meer dan eens voorgekomen dat ik tijdens een edit-sessie tegen de grenzen van het toegestane verbruik aanliep. En dan moet je dus wachten voordat je verder kunt (of een duurder abonnement afsluiten).

Maar goed, natuurlijk had ik moeten starten met laten zien wát je dan met Hyperframes kunt maken. Het eerste resultaat dat je al online tegen had kunnen komen is een filmpje over het verschijnen van de vertaling van de DigComp 3.0 in het Nederlands.

Klik om af te spelen

Bekijk op YouTube

Hier ben ik gestart met een kort stukje tekst. Die heb ik in Elevenlabs laten omzetten in audio, daar heb ik de tijdcodes bij laten genereren, de huisstijl info verzameld en heb daarna Claude Code aan het werk gezet. Het resultaat had ik waarschijnlijk ook wel (maar niet echt precies zo) in andere tools kunnen maken. Waar het verschil echt merkbaar werd was toen ik andere formaten wilde. Bijvoorbeeld voor YouTube shorts of voor op Linkedin. Want dat was nu steeds een kwestie van 2 prompts (1x om de conversie te benoemen en 1x om wat dingen te corrigeren) en dan was het voor elkaar.

Nou was dit op basis van tekst. Ik wilde ook weten of het met instructievideo’s kon werken.

Klik om af te spelen

Bekijk op YouTube

Het voorbeeld hierboven was mijn eerste poging om zo’n video te maken. Niet op basis van een schermopname maar wel met de essentie van de informatie in de video. Ook hier met tekst naar spraak maar ook met animaties van hoe commando’s ingevoerd worden.
Dit bleek een heleboel meer werk om zo te krijgen. Ik heb daarna een nieuwe versie gemaakt die de animaties beter en mooier opbouwt zodat je de stappen beter kunt zien. Maar het kost extra planwerk en denkwerk vooraf. Het lijkt ook hier dus op het gebruikelijke concept: de totale inspanning blijft gelijk, het moment waarop je die inspanning levert verandert door de technologie. Het timen van voice-over en video kan door Hyperframes gedaan worden, maar het veronderstelt dan wel dat je eerst een script maakt, de voice-over maakt, de tijdcodes laat genereren en dat dan aan Claude Code geeft. Als de video wat langer wordt (lees: 1 minuut of meer) dan is het heel verstandig het geheel in losse scene-bestanden op te laten knippen want anders gaat het nog sneller met je tokenverbruik. De opmerking in deze video dat je de boodschap over de bestandomvang kunt negeren is dan ook niet juist. Die waarschuwing heeft een nut. Het starten met een complete prompt had ik elders gezien als tip, maar ook hier kan het helpen om gewoon scene voor scene het geheel op te bouwen. Dan zit je niet 20 minuten te wachten op een eerste resultaat.

Ik wil nog wat meer testen op Qwen3.6 om te zien hoe goed die er daadwerkelijk mee overweg kan. Op zich ging het met een eerste opdracht voor het maken van een korte video met een stukje tekst wel goed. Te goed eigenlijk want de agent ging helemaal tot het genereren van de mp4 terwijl het voor mij al voldoende zou zijn geweest als na die eerste opdracht de scene in de preview beschikbaar was geweest.

Wordt dus nog vervolgd.

Het bericht Nuttige video’s produceren met AI? verscheen eerst op ICT en Onderwijs BLOG.

Lauren McHugh Olende van IBM gaat in deze video in op de verschillende rollen als het gaat om AI-agents. In de video leer je hoe  het ReAct-patroon een actiestap (toolbediener), redeneerstap (planner) en observatiestap (criticus) combineert tot een antwoord (presentator).

Het bericht IBM: Bouw een team van AI-agents verscheen eerst op ICT en Onderwijs BLOG.

Bri Kopecki van IBM bespreekt in deze video de zeven vaardigheden (‘skills’) op die je nodig hebt om van prompt- engineering de ontwikkeling te maken naar agent-engineering. En als je het nog niet wist: agent-engineering is het nieuwe vibe-coding, maar dan voor grote mensen.

Het bericht IBM video: van prompt engineer naar agent engineer verscheen eerst op ICT en Onderwijs BLOG.

Goed ook om je te realiseren waar OpenAi en Anthropic zich wat dat betreft bevinden.

Leer er meer over via zijn interessante video. Ook deze video komt uit het bericht van afgelopen dinsdag over AI-agents.

Het bericht Hoe kan het dat Google Gemma 4 gratis weggeeft? verscheen eerst op ICT en Onderwijs BLOG.

De moeite van het bekijken waard en sluit ook aan bij de video die ik morgen zal delen over Gemma 4. Al deze video’s komen uit het bericht van afgelopen dinsdag over AI-agents.

Het bericht Asian Boss: Waarom Chinese AI plotseling zo goed is verscheen eerst op ICT en Onderwijs BLOG.

Dit is een van de video’s die ik afgelopen dinsdag noemde bij mijn verzamelbericht over AI-Agents en die ik te waardevol vond om niet ook een eigen blogpost te geven.

Het bericht NOS op 3 over Mythos van Enthropic verscheen eerst op ICT en Onderwijs BLOG.