Generatieve AI
Stap in de wereld van generatieve kunstmatige intelligentie, een baanbrekende technologie die de manier waarop we inhoud creëren, begrijpen en ermee omgaan transformeert. Deze pagina biedt een uitgebreide blik op de mogelijkheden en uitdagingen van generatieve AI, van het produceren van realistische tekst en beelden tot het componeren van muziek en het genereren van synthetische mediabestanden. Ontdek hoe deze systemen werken, de invloed die ze hebben op creatieve industrieën, en de ethische en maatschappelijke vraagstukken die ze met zich meebrengen. Volg de nieuwste trends, onderzoeken en debatten over de grenzen van AI-gestuurde creativiteit en de toekomst van artistieke expressie.
Wat is Generatieve AI? De Revolutie in Kunstmatige Intelligentie Uitgelegd
Generatieve AI, of generatieve kunstmatige intelligentie, is een geavanceerd gebied binnen kunstmatige intelligentie dat zich richt op het creëren van nieuwe, originele inhoud die kan variëren van teksten en afbeeldingen tot audio- en videomateriaal. Dit type AI maakt gebruik van machine learning-modellen, zoals neurale netwerken, om patronen in bestaande gegevens te leren en vervolgens nieuwe gegevens te genereren die lijken op het origineel. De mogelijkheden van generatieve AI zijn breed en worden steeds ingrijpender naarmate de technologie zich verder ontwikkelt.
In het bedrijfsleven en de creatieve industrieën wordt generatieve AI al gebruikt voor een verscheidenheid aan toepassingen. Het kan bijvoorbeeld helpen bij het automatiseren van taken die creativiteit vereisen, zoals het genereren van grafisch ontwerpen of het schrijven van teksten. Dergelijke systemen kunnen ook een rol spelen bij het maken van muziek of het synthetiseren van stemmen voor virtuele assistenten. Naast deze praktische toepassingen roept de technologie echter ook ethische vragen op, zoals de impact op auteursrechten en privacy.
Wat zijn de verschillende soorten AI en hoe verhouden deze zich tot elkaar?
Er zijn diverse soorten AI, waaronder regelgebaseerde systemen, machinaal leren en neurale netwerken. Ze dienen verschillende doelen, van eenvoudige automatisering tot complexe probleemoplossing. Generatieve AI, gebaseerd op neurale netwerkarchitectuur, is een specifiek type dat in staat is om nieuwe inhoud te genereren.
Een aantal voorbeelden zijn:
- ChatGPT: Een door OpenAI ontwikkeld taalmodel dat kan worden gebruikt voor een breed scala aan tekstgeneratietaken, zoals het beantwoorden van vragen, het schrijven van artikelen, of het creëren van creatieve verhalen.
- DALL-E 2: Eveneens van OpenAI, een geavanceerd AI-systeem dat in staat is om gedetailleerde afbeeldingen en kunstwerken te genereren op basis van tekstuele beschrijvingen, waardoor nieuwe vormen van visuele creativiteit worden ontsloten.
- MidJourney: Een simpele maar effectieve manier om talloze afbeeldingen te genereren. Met steeds meer opties en mogelijkheden.
- RunwayML: Een platform dat creatieven in staat stelt om generatieve AI-modellen te gebruiken voor videobewerking, muziekproductie, beeldende kunst en meer, zonder diepgaande technische kennis van AI.
- Jukebox: Een ander project van OpenAI, dit is een generatief model dat muziek kan maken, inclusief zang, in verschillende genres en stijlen.
- Artbreeder: Een online tool waarmee gebruikers nieuwe afbeeldingen kunnen maken door het mengen en aanpassen van bestaande afbeeldingen met behulp van generatieve adversarial networks (GAN's).
- DeepArt: Een tool die gebruikmaakt van deep learning-algoritmen om foto's te transformeren in de stijl van beroemde kunstwerken, waardoor gebruikers hun eigen afbeeldingen in kunst kunnen omzetten.
- AIVA: Een AI-componist die unieke muziekstukken creëert, gebruikt voor soundtracks, albums en andere muzikale projecten, gebaseerd op de principes van muziektheorie en deep learning.
Key Takeaways
- Generatieve AI kan diverse originele content maken zoals teksten, afbeeldingen en geluiden.
- Deze technologie vindt toepassingen in sectoren die creativiteit vereisen en automatiseert complexe taken.
- Het veld van generatieve AI groeit, maar brengt ook ethische en sociale overwegingen met zich mee.
Wat is Generatieve AI?
Generatieve AI, een fascinerende ontwikkeling binnen de kunstmatige intelligentie, staat bekend om zijn vermogen om nieuwe, originele content te creëren. Deze technologie maakt gebruik van complexe algoritmes om patronen en gegevens te interpreteren en vervolgens iets nieuws te genereren.
Definitie en Basisprincipes
Generatieve AI is een vorm van kunstmatige intelligentie (AI) die data-analyse gebruikt om nieuwe content te genereren die overeenkomt met geleerde patronen. Dit kan variëren van tekst tot afbeeldingen en muziek. De basis van generatieve AI ligt in machine learning en deep learning, waarbij neurale netwerken getraind worden op grote datasets. Een bekend type neurale netwerk dat gebruikt wordt in generatieve AI is het Generative Adversarial Network (GAN), bestaande uit twee delen: de generator die nieuwe data creëert en de discriminator die de authenticiteit ervan beoordeelt. Transformers, zoals GPT-3 en GPT-4, zijn krachtige language models die de menselijke taal kunnen nabootsen en nieuwe, coherente en soms verassende stukken tekst kunnen genereren.
Geschiedenis en Ontwikkeling
De ontwikkeling van generatieve AI begon als een onderdeel van onderzoek naar neurale netwerken en deep learning. In de afgelopen jaren is er significante vooruitgang geboekt in het trainen van deze systemen, resulterend in modellen die steeds complexere taken aankunnen. De introductie van GANs in 2014 was een mijlpaal in de evolutie van generatieve modellen. Sindsdien hebben ontwikkelingen in transformer modellen, zoals GPT-3 door OpenAI, de capaciteiten van generatieve AI verder uitgebreid. Deze vooruitgang heeft geleid tot krachtige toepassingen op het gebied van contentcreatie, design en meer.
Toepassingen van Generatieve AI
Generatieve AI heeft een breed scala aan toepassingen die verschillende aspecten van digitale contentcreatie revolutioneren. Van het automatisch genereren van tekst tot het creëren van levensechte beelden, generatieve AI-technologieën brengen innovaties en verbeterde efficiëntie op verschillende creatieve en technische gebieden.
Tekst en Taalmodellen
Generatieve AI is verantwoordelijk voor geavanceerde taalmodellen zoals GPT-3 en ChatGPT die teksten kunnen produceren die bijna niet van menselijk schrijfwerk te onderscheiden zijn. Deze modellen worden gebruikt in chatbots, voor het automatiseren van klantenservice, en voor contentcreatie, waardoor tijd bespaard wordt voor copywriters en ontwikkelaars.
Beeld en Video Creatie
Met AI zoals DALL-E en Adobe Firefly kunnen gebruikers afbeeldingen en video's creëren door simpelweg beschrijvende tekst in te voeren. Dit stelt ontwerpers in staat om snel prototypen te maken of visueel materiaal te genereren dat aansluit bij specifieke eisen.
Synthetische Media
Deepfake-technologieën zijn een bijproduct van generatieve AI waarmee zeer realistische media gesynthetiseerd kunnen worden. Dit heeft toepassingen in de filmindustrie voor het herzien van scènes zonder de acteurs opnieuw te hoeven filmen, maar het roept ook vragen op over ethiek en privacy.
Muziek en Audio Productie
AI-systemen zijn nu in staat om muziek en speech te genereren die passen bij bepaalde genres of stijlen. Deze tools kunnen muzikanten en podcastmakers helpen bij het snel vervaardigen van achtergrondmuziek of het nabootsen van stemmen voor narratie.
Software Code Generatie
Generatieve AI-modellen zoals GitHub's Copilot, gebaseerd op OpenAI's Codex, kunnen programmeurs assisteren bij het schrijven en optimaliseren van code door suggesties te doen op basis van contextuele aanwijzingen, waardoor de softwareontwikkeling efficiënter wordt.
Belangrijke Technologieën en Modellen
Binnen de generatieve AI vormen grote taalmodellen en generatieve tegenstrijdige netwerken (GAN's) fundamentele pijlers die vernieuwing bewerkstelligen. Deze technologieën gebruiken complexe neurale netwerken om nieuwe data te genereren die haast niet te onderscheiden zijn van door mensen vervaardigde content.
Large Language Models
Grote taalmodellen zoals GPT-3 en de opvolger, GPT-4, zijn geavanceerde voorbeelden van generatieve AI die taal begrijpen en produceren op een niveau dat vergelijkbaar is met dat van mensen. Deze modellen, die gebaseerd zijn op transformer architectuur, kunnen coherente en contextueel relevante tekst genereren. Een ander noemenswaardig model is BERT, wat staat voor Bidirectional Encoder Representations from Transformers. Deze modellen leren van een enorme hoeveelheid tekst en kunnen verschillende taal taken uitvoeren, zoals vertalen, samenvatten en vragen beantwoorden. Van belang is te vermelden dat foundation models zoals BLOOM en andere grote taalmodellen belangrijke ontwikkelingen blijven stimuleren binnen het veld van de generatieve AI.
Generative Adversarial Networks (GANs)
Generative Adversarial Networks (GAN's) bestaan uit twee neurale netwerken: de generator en de discriminator. De generator creëert nieuwe data terwijl de discriminator bepaalt of deze data geloofwaardig zijn. Deze dynamiek zorgt voor steeds betere en realistischere creaties. GAN's worden veelal gebruikt voor het genereren van levensechte afbeeldingen, maar vinden ook toepassing in andere gebieden waar creatieve of nieuwe data gegenereerd moeten worden. Het concept van neurale netwerken speelt een essentiële rol bij het trainen en functioneren van GAN's, en is cruciaal voor de vooruitgang in dit onderdeel van de generatieve AI.
De Rol van Data in Generatieve AI
Data speelt een cruciale rol in de werking van generatieve AI, aangezien de kwaliteit en structuur van de gebruikte datasets de basis vormen voor de nauwkeurigheid en bruikbaarheid van gegenereerde output.
Dataset Samenstelling
De samenstelling van de dataset is bepalend voor de kracht van generatieve AI. Een dataset moet van hoge kwaliteit zijn, met diverse en representatieve data die de te modelleren werkelijkheid goed weergeven. Dergelijke datasets stellen het AI-systeem in staat om patronen te leren en deze toe te passen bij het creëren van nieuwe, vergelijkbare data.
Synthetische Data en Ongetrainde Data
Generatieve AI kan ook synthetische data produceren die, mits correct gegenereerd, trainingsdata kan aanvullen of vervangen. Het gebruik van synthetische data helpt om de omvang en diversiteit van trainingsdata te vergroten, vooral als ongetrainde data ofwel unlabeled data te beperkt is. Synthetische data kan het model helpen in scenario's waar realistische data zeldzaam of moeilijk te verkrijgen is.
Vooringenomenheid en Nauwkeurigheid
Nauwkeurigheid is van vitaal belang in generatieve AI, maar de vooroordelen (bias) in de data kunnen leiden tot partijdige resultaten. Een zorgvuldige evaluatie en afstemming van datasets zijn nodig om nauwkeurigheid en onbevooroordeelde output te waarborgen. Het elimineren van bias is complex maar essentieel voor het ontwikkelen van eerlijke en betrouwbare AI-systemen.
Ethische en Maatschappelijke Overwegingen
Bij de inzet van generatieve AI spelen diverse ethische en maatschappelijke vraagstukken een rol. Deze variëren van intellectuele eigendom tot de impact op privacy en cybersecurity.
Intellectueel Eigendom en Auteursrecht
De opkomst van generatieve AI stelt intellectueel eigendom en auteursrechten voor nieuwe uitdagingen. Wanneer een AI systeem nieuwe werken creëert gebaseerd op bestaande content, is het niet altijd duidelijk wie de juridische eigenaar is van deze creaties. Auteursrechten moeten zich aanpassen aan deze realiteit om makers te beschermen en innovatie te stimuleren.
Verantwoord Gebruik en Beleidsvorming
Voor beleidsmakers en werknemers in de technologie sector is verantwoord gebruik van AI van cruciaal belang. Zij moeten beleid ontwikkelen dat zowel ethiek als auteursrechten in acht neemt om misbruik en misinformatie te voorkomen. Verantwoordelijkheden zoals kritisch denken en ethisch handelen behoren tot de kern van het beleid.
Privacy en Cyberbeveiliging
Dataprivacy en cybersecurity zijn twee hoekstenen in de toepassing van generatieve AI. Gebruikers hebben recht op privacy van hun gegevens, terwijl systemen beschermd moeten zijn tegen cyberfraude en social engineering. Strikte veiligheidsmaatregelen en privacybeleid dienen opgesteld te worden om de integriteit van zowel de gebruikers als de AI-systemen te waarborgen.
Commerciële en Industriële Toepassingen
Generatieve AI (GAI) transformeert de manier waarop industrieën functioneren door slimme oplossingen te bieden die efficiëntie en creativiteit stimuleren. Diepere inzichten en geautomatiseerde processen zijn slechts enkele voordelen die deze technologie meebrengt.
Reclame en Entertainment
In de reclame maakt GAI het mogelijk om gepersonaliseerde campagnes te creëren door gerichte inhoud automatisch te genereren, wat leidt tot een hogere consumentenbetrokkenheid. Voor de entertainmentindustrie betekent dit een revolutie in contentcreatie, waarbij AI scripts kan schrijven, muziek kan componeren, of zelfs realistische virtuele personages tot leven kan wekken voor films en games.
Onderwijs en Trainingsimulaties
Het onderwijs profiteert van GAI door meer geïndividualiseerd leren mogelijk te maken, waarbij lesmateriaal wordt aangepast aan de behoeften van de student. Trainingsimulaties, ontwikkeld door GAI, bieden realistische scenario's voor professionals om hun vaardigheden in een veilige en beheersbare omgeving te oefenen.
Bedrijfsproductiviteit en Automatisering
GAI verhoogt de productiviteit binnen bedrijven door taken te automatiseren, zoals het sorteren van emails en het beheren van klantenservice via chatbots. Bovendien helpt het bij het optimaliseren van bedrijfsprocessen door patronen in data te herkennen, wat resulteert in tijdsbesparingen en kostenreductie. Applicaties op een smartphone kunnen zelflerend zijn, wat gebruikers toestaat efficiënter met hun toestel om te gaan.
Toekomstige Trends en Innovaties
In de wereld van generatieve kunstmatige intelligentie (generatieve AI) staan opwindende ontwikkelingen op het punt the wereld van technologie ingrijpend te veranderen. Deze sectie biedt inzichten in de nieuwste trends en innovaties, zoals de AI boom en het gebruik van foundation models, evenals machine learning en AI ontwikkelingsplatforms.
AI Boom en Foundation Models
De term "AI boom" verwijst naar de significante groei in het gebruik en de capaciteiten van AI-systemen. Foundation models zoals OpenAI's GPT, Google AI's BERT en nieuwere modellen van bedrijven als Anthropic spelen hierin een cruciale rol. Ze zijn getraind op gigantische datasets en hebben het vermogen om te leren van diverse informatie en kunnen ingezet worden voor talrijke AI-taken.
Machine Learning en AI Ontwikkelingsplatforms
Machine Learning (ML) blijft de drijvende kracht achter de vooruitgang in generatieve AI. Ontwikkelingsplatforms van bedrijven als Microsoft bieden tools aan die het makkelijker maken voor ontwikkelaars om deep learning architectuur toe te passen en te integreren in hun innovaties. Organisaties zoals Gartner volgen deze trends en bevestigen de toenemende invloed van generatieve AI op diverse sectoren.
Generatieve AI en Creativiteit
Generatieve kunstmatige intelligentie (AI) transformeert de creatieve sector door het mogelijk maken van de productie van nieuwe content, zoals kunstwerken en literaire stukken. Deze technologieën stellen ons in staat grenzen te verleggen en creativiteit op nieuwe manieren te benutten.
Creatie van Kunst en Literatuur
Generatieve AI biedt kunstenaars en schrijvers nieuwe gereedschappen om op unieke wijze uitdrukking te geven aan hun creativiteit. In de kunstwereld worden algoritmen gebruikt om visuele creaties te genereren, variërend van abstracte schilderijen tot realistische tekeningen. De AI wordt gevoed met grote datasets van kunstwerken en leert patronen herkennen en deze te imiteren of erop voort te bouwen. Voor het schrijven van literatuur, zoals essays en gedichten, analyseert generatieve AI de stijl en structuur van bestaande teksten om eigen unieke werken te produceren.
Innovatie in Creatieve Velden
Generatieve AI drijft innovatie in diverse creatieve velden. In velden zoals ontwerp en architectuur stelt het ontwerpers in staat om snel een veelheid aan concepten te genereren en deze op efficiëntie te itereren. Generatieve AI-technologieën werken vaak samen met menselijke makers, waardoor een synergistische relatie ontstaat waarbij de creativiteit van de professional wordt versterkt en ondersteund door AI-gestuurde suggesties en mogelijkheden. Zo kan nieuwe content die anders misschien niet mogelijk zou zijn geweest binnen het bereik komen.
Uitdagingen en Limieten van Generatieve AI
Generatieve AI-technologieën lopen tegen diverse hindernissen aan, waarbij technische beperkingen en maatschappelijke acceptatie twee prominente voorbeelden zijn. Deze barrières kunnen de ontwikkeling en integratie van deze systemen aanzienlijk beïnvloeden.
Technische Beperkingen en Uitdagingen
Hardware Vereisten: Generatieve modellen vereisen geavanceerde hardware om effectief te functioneren. Deze systemen kunnen zware eisen stellen aan geheugen en rekenkracht, wat kan resulteren in hoge operationele kosten en beperkte toegankelijkheid voor kleinere organisaties.
- Complexiteit van Generatieve Modellen en Computer Vision: Het trainen van generatieve modellen zoals T5 voor vraagbeantwoording en samenvatting is een complex proces met talrijke variabelen. Voor computer vision, dat gebaseerd is op encoders om visuele inhoud te analyseren en te interpreteren, zijn grote datasets nodig die een brede reeks scenario's dekken, wat een uitdaging kan zijn om te verzamelen en te onderhouden.
- Overstijgen van Traditionele AI en Supervised Learning: In tegenstelling tot traditionele AI, die overwegend gebruikmaakt van supervised learning en zich richt op patroonherkenning en voorspellingen, streven generatieve AI-systemen ernaar om nieuwe data te creëren. Dit vereist verfijnde algoritmes en kan leiden tot uitdagingen bij het evalueren van de gegenereerde output op nauwkeurigheid en bruikbaarheid.
Maatschappelijke Acceptatie
Ethische en Maatschappelijke Zorgen: Generatieve AI roept vragen op over authenticiteit en eigendom van content, gezien het vermogen om nieuwe, realistische media te genereren. De maatschappij zal deze systemen moeten accepteren en reguleren om misbruik en ethische overtredingen te voorkomen.
- Betrouwbaarheid en Bias: Generatieve AI-modellen kunnen bias in de gegenereerde output vertonen, gebaseerd op de data waarmee ze zijn getraind. Dit kan de acceptatie door de maatschappij beïnvloeden, daar betrouwbaarheid cruciaal is voor de acceptatie van AI-gegenereerde besluitvorming en contentcreatie.
- Toezicht op en Beperking van Gebruik: Men kan zich zorgen maken over hoe generatieve AI kan worden ingezet buiten de beoogde doeleinden. Er is een behoefte aan een degelijk beleid en toezicht om ervoor te zorgen dat de implementatie van dergelijke technologieën op een verantwoorde manier gebeurt.
Veelgestelde Vragen
Generatieve AI ontwikkelt zich snel en heeft veelzijdige toepassingen die invloed hebben op diverse sectoren, waaronder de overheid en de zorg.
Wat zijn de toepassingen van generatieve AI in de overheid?
De overheid gebruikt generatieve AI voor het verbeteren van dienstverlening, het simuleren van beleidseffecten en het versterken van cybersecurity. Voor een diepgaander inzicht, verwijst het rapport van de Rijksoverheid naar de kansen en risico's van generatieve AI.
Kun je enkele voorbeelden geven van hoe generatieve AI wordt gebruikt?
Generatieve AI wordt onder andere gebruikt voor het creëren van kunst, het genereren van realistische teksten en het ontwikkelen van persoonlijke assistenten. De toepassingen strekken zich uit van het maken van geavanceerde afbeeldingen tot het schrijven van code. De Adobe Firefly-pagina illustreert hoe generatieve AI creatieve processen kan ondersteunen.
Welke tools zijn beschikbaar voor generatieve AI en hoe verschillen ze?
Verschillende tools zoals ChatGPT, DALL-E en Midjourney stellen gebruikers in staat om unieke inhoud te genereren. Elke tool heeft zijn eigen specialisatie, zoals tekstgeneratie of afbeeldingscreatie. Voor uitleg over hoe deze tools werken, kunt u de pagina van Scribbr raadplegen.
Hoe wordt generatieve AI ingezet in de zorgsector?
In de zorgsector speelt generatieve AI een rol bij het ontwerpen van geneesmiddelen, het personaliseren van patiëntenzorg en het creëren van trainingsdata voor medische diagnosetools.
Wat is het onderscheid tussen generatieve AI en traditionele AI-systemen?
Traditionele AI-systemen focussen op taken zoals analyse en classificatie, terwijl generatieve AI nieuwe, synthetische inhoud kan creëren. Hiermee kunnen bijvoorbeeld nieuwe beelden of teksten worden gegenereerd, wat een fundamenteel andere benadering is dan die van traditionele AI.
Populair nieuws
Mede-oprichter van iRobot waarschuwt voor overdreven verwachtingen van generatieve AI
AI bedrijven zoeken kernenergie op om stroomtekorten te voorkomen
AI chatbot voor onderwijs mislukt in Amerika
Morgan Freeman boos over gebruik van 'zijn' stem met AI
Nvidia CEO blijft optimistisch ondanks recente daling
Net binnen
Nvidia CEO blijft optimistisch ondanks recente daling
AI bedrijven zoeken kernenergie op om stroomtekorten te voorkomen
Morgan Freeman boos over gebruik van 'zijn' stem met AI
Mede-oprichter van iRobot waarschuwt voor overdreven verwachtingen van generatieve AI
AI chatbot voor onderwijs mislukt in Amerika
Deze 3 dure AI aandelen gaan binnenkort dalen, denkt Wall Street
Laatste reacties
- In deze digitale tijdperk is het essentieel om up-to-date te blijven en het lijkt me dat de vernieuwde Yahoo app hier zeker aan bijdraagt. Erg slim om AI-technologie toe te passen voor meer relevantie in de nieuwsconsumptie. Benieuwd hoe de app mij zal verrassen met mijn persoonlijke nieuwsfeed!deeplearningdames0319-06-2024
- Zeer interessant dat de grafische kaarten die oorspronkelijk voor games werden gemaakt, nu zo'n centrale rol spelen bij AI-berekeningen. Dat is toch weer een goed voorbeeld van hoe technologieën uit verschillende sectoren samen kunnen komen en elkaar kunnen versterken.lisaai19-06-2024
- Ik wil graag iets toevoegen over het gebruik van AI in werving. We moeten ook rekening houden met de mogelijkheid van bias binnen de AI zelf. Het is cruciaal dat de algoritmen en machine learning-technieken op een eerlijke en onpartijdige manier zijn geprogrammeerd, om ervoor te zorgen dat iedere kandidaat een gelijke kans krijgt.sophieslimmerj14-06-2024
- Het zou interessant zijn om meer te weten te komen over hoe Google zijn AI assistent Gemini heeft getraind. Het is duidelijk dat de bron van data een grote rol speelt in wat een AI model leert en reageert op vragen.evaevolutiea14-06-2024
- Deze situatie toont de relevantie aan van ethische kwesties binnen de ontwikkeling van AI. Als we een machine leren om ‘ons mensen’ na te bootsen, moeten we dan ook de volledige verscheidenheid aan menselijke ervaringen en emoties weergeven? Of moeten we grenzen stellen om discriminatie en haatzaaiende uitlatingen te voorkomen? Het is zeker een debat dat verder onderzocht moet worden.ki_koen1214-06-2024
- In mijn optiek is het cruciaal dat AI technologieën respecteren en de diversiteit en complexiteit van menselijke ervaringen vastleggen, zonder in te grijpen in het creatieve proces van auteurs zoals Houellebecq. Ondanks dat de visies en ideeën in zijn werken soms controversieel kunnen overkomen, is het de verantwoordelijkheid van de lezer om deze te analyseren en interpreteren.kiraneuraal2314-06-2024
- Een zeer informatief artikel. Het is verrassend om te zien hoe snel de AI-servermarkt groeit en hoe Supermicro en ASML hiervan profiteren. Het is ook interessant om te overwegen dat een aandelensplitsing deze bedrijven toegankelijker kan maken voor kleinere investeerders. In ieder geval zal ik zeker deze ontwikkelingen volgen en misschien zelfs een belegging overwegen.victorvirtueel6814-06-2024
- wordt OpenAI niet te belangrijk?kevinkunstmatigh11-06-2024
- Ik ben erg benieuwd naar de manieren om eigen emoticons te maken. De andere opties van Apple en AI interesseren mij niet zomartijn_aiz11-06-2024
- TurboScribe lijkt de perfecte oplossing voor als ik zakelijke vergaderingen moet transcriberen. Misschien zou het ook nuttig kunnen zijn voor het transcriberen van video-ondertitels. Heeft iemand dit al uitgeprobeerd?ki_koen1210-06-2024