Dieren leren verstaan, gaat vooral om begrijpen: aan communiceren zitten grote risico's

Door: Gerson Veenstra

Eerder deze week was ik al bij een sessie over communiceren met potvissen. De vraag in die sessie was vooral: hoe kan AI helpen om walvistaal te ontcijferen en hoe snel kan dat? Deze sessie gaat daar deels ook over, maar gaat volgens de spreker nog een stapje verder: namelijk dat het begrijpen van andere soorten misschien minder een technologisch vraagstuk is dan een poging om de verbinding met de rest van de natuur te herstellen.

Volgens Aza Raskin, mede-oprichter van Earth Species Project, weten we nog verrassend weinig over communicatie in de natuur. Dat begint al bij dieren die we denken te kennen. Zo geven papegaaien hun kuikens een naam. In de eerste weken fluisteren ouders een unieke roep naar hun jong en die naam blijft hun hele leven in gebruik. Volgens Raskin gebeurt iets vergelijkbaars bij olifanten, dolfijnen en beloega’s.

Bij kraaien blijkt een groot deel van de communicatie zelfs nog volledig onbekend. Onderzoekers ontdekten dat zestig tot zeventig procent van hun geluiden bestaat uit zachte roepen die ze maken terwijl ze dicht bij elkaar vliegen. "We leven in 2026 en van het grootste deel van hun communicatie weet de wetenschap nog niets", zegt Raskin.

Ook bij dolfijnen is de kennis nog beperkt. Wetenschappers weten dat ze elkaar met signature whistles bij naam roepen. Maar alle andere geluiden vallen vaak in één grote categorie. Volgens Raskin lijkt dat op een situatie waarin iemand menselijke taal bestudeert en onderscheid maakt tussen namen en 'alles wat geen naam is'.

AI helpt om patronen te ontdekken

Om die communicatie beter te begrijpen, gebruikt Earth Species Project AI. Raskin legt uit dat moderne AI-systemen taal niet alleen zien als woorden, maar als patronen en relaties. Woorden krijgen een plek in een soort kaart waarin betekenis wordt weergegeven als afstand en richting. Woorden die op elkaar lijken liggen dicht bij elkaar. Relaties tussen woorden krijgen een vaste geometrie.

Volgens Raskin werkt dat principe niet alleen voor menselijke talen, maar ook voor andere soorten data. Beelden, geluiden, DNA en zelfs hersenscans kunnen op een vergelijkbare manier worden weergegeven en met elkaar worden verbonden. Daarmee ontstaat een manier om communicatie te analyseren zonder dat er een vertaling bestaat.

Het doel is niet praten met dieren

Toch zegt Raskin dat zijn organisatie niet probeert om met dieren te praten. "We proberen niet de barrière van communicatie te doorbreken, maar de barrière van begrip."

Volgens hem verandert begrip hoe mensen naar andere soorten kijken. Wanneer mensen de taal en cultuur van een groep leren kennen, voelt die groep minder ver weg. "We veranderen niet wanneer we praten. We veranderen wanneer we luisteren."

Experimenten met AI en vogels

Om communicatie beter te begrijpen doen onderzoekers verschillende experimenten. Zo werkte het team met zebrafinches, kleine zangvogels. Onderzoekers vervingen één van de vogels in een gesprek door een AI-systeem. De vogel en de AI voerden vervolgens urenlang een soort gesprek.

Volgens Raskin konden zulke experimenten eerder alleen heel kort duren, soms maar enkele seconden. Nu gaan ze vier tot acht uur door. Tijdens die experimenten bleek dat de vogels hun eigen geluiden aanpassen aan de manier waarop de AI reageert.

Waarom communiceren risico’s heeft

Juist daarom benadrukt Raskin dat terugpraten met dieren risico’s kan hebben. Hij vertelt over een experiment met olifanten waarbij onderzoekers de roep van een overleden matriarch afspeelden. De kudde kwam enthousiast aangerend, maar raakte daarna in verwarring en verdriet toen de olifant niet verscheen. Volgens hem laat dat zien hoe groot de impact van communicatie kan zijn.

Ook bij walvissen kan dat gebeuren. Humpbacks nemen soms liedjes van andere populaties over. Een kunstmatig walvisgeluid zou zich volgens Raskin snel kunnen verspreiden. "We zouden zomaar een viraal lied kunnen maken dat de cultuur van walvissen verstoort." Daarom pleit hij voor voorzichtigheid en nieuwe regels voordat zulke technologie breed beschikbaar wordt.

Luisteren verandert de relatie met natuur

Volgens Raskin kan beter begrip uiteindelijk iets anders veranderen: hoe mensen zich verhouden tot de natuur.

Hij noemt de documentaire My Octopus Teacher als voorbeeld. Die film liet volgens hem zien hoe verbinding gedrag kan veranderen. Veel mensen stopten na het zien van de film met het eten van octopus. Niet omdat de film hen vertelde dat ze fout zaten, maar omdat ze zich verbonden voelden met het dier.

Een nieuwe manier om naar natuur te kijken

Aan het einde vergelijkt Raskin de huidige situatie met een bekend moment uit de astronomie. In 1995 richtten onderzoekers de Hubble-telescoop op een stukje hemel dat leeg leek. In plaats van leegte zagen ze duizenden sterrenstelsels.

Volgens Raskin staan we nu op een vergelijkbaar punt met de natuur. "We bouwen instrumenten waarmee we kunnen kijken naar plekken waarvan we dachten dat er niets was. En wat we ontdekken is niet niets, maar alles."

Verantwoording: dit verslag is een combinatie van zelf geschreven tekst en tekst van ChatGPT op basis van het transcript van de sessie. Hier kun je lezen hoe ik te werk ga. 

Journalistiek blijft alleen mensenwerk? Bullshit! Focus vooral op wat AI niet kan

Featured Session: The Future of News

Door: Gerson Veenstra

Sessies over journalistiek zijn de laatste jaren van SXSW schaars. Dat is weleens anders geweest. Maar door alle ontwikkelingen in de wereld en de impact van AI, zie je er nu toch wat meer in het programma staan. En eentje met de titel 'The Future of News', kan ik natuurlijk niet missen. Want als je nu journalist bent, is dit een behoorlijk existentiële vraag. Een vraag die niet alleen gaat over instituten zoals mediabedrijven, maar ook over de journalist zelf. 

Helaas bracht deze sessie niet wat ik ervan hoopte. Een moderator die zelf echt geen benul lijkt te hebben van alle ontwikkelingen en drie sprekers die niet veel verder komen dan clichés en voorbeelden noemen van hoe lekker ze zelf bezig zijn. Tot een inhoudelijke discussie kwam het niet. Alsof er eigenlijk niks aan de hand is. En dat is best gek. Zeker als je ziet voor welke bedrijven ze werken. Voor de volledigheid toch nog maar een korte samenvatting. 

Verdienmodellen voor nieuws

De sessie begint met de vraag hoe nieuwsorganisaties geld verdienen in een medialandschap dat de afgelopen decennia sterk veranderde. Betsy Reed vertelt dat The Guardian werkt zonder betaalmuur en inzet op vrijwillige bijdragen van lezers. In de VS komt volgens haar ongeveer 70 procent van de omzet uit die bijdragen.

Jennifer Cunningham zegt dat Newsweek bewust inzet op meerdere inkomstenbronnen. Het bedrijf combineert onder meer abonnementen, events en B2B-activiteiten. Rebecca Grossman-Cohen zegt dat The New York Times de afgelopen jaren sterk focuste op digitale abonnementen en op producten die mensen dagelijks gebruiken.

Meer producten naast het nieuws

The New York Times noemt daarvoor onder meer games, koken en shoppingadvies. Volgens Grossman-Cohen komen mensen daardoor elke dag terug, ook als ze niet specifiek voor nieuws komen.

The Guardian zegt in de VS meer te investeren in onderwerpen als sport, wellness en video. Reed kondigt een nieuwe videopodcast aan. Newsweek richt zich sterk op multimedia en video-interviews met onder meer CEO's, wereldleiders en makers.

Jong publiek via social

De sprekers zeggen dat jong publiek vaak niet rechtstreeks via de homepage binnenkomt. Cunningham noemt sociale media de 'on ramp' voor Gen Z: daar komen jongeren binnen, waarna ze later langere journalistieke verhalen lezen en mogelijk abonnee worden.

Grossman-Cohen zegt dat ongeveer 30 procent van het publiek van The New York Times uit Gen Z bestaat.

AI in de redactie

AI komt een beetje aan bod. Cunningham zegt dat Newsweek er actief mee werkt en het ziet als 'almost a bicycle for the mind'. Het bedrijf gebruikt AI-tools om redactiewerk sneller te maken.

Reed zegt dat The Guardian AI wel gebruikt als hulpmiddel, maar dat publicaties altijd door mensen worden geschreven en gecontroleerd. Grossman-Cohen zegt dat The New York Times AI inzet voor bijvoorbeeld data-analyse, maar dat de organisatie een 'human centric news organization' blijft.

Druk op journalistiek

In het gesprek gaat het ook over druk op de journalistiek en de afname van banen in de sector. Cunningham noemt cijfers van Reuters Journal waaruit blijkt dat in 2025 ongeveer 17.000 banen in de journalistiek verdwenen.

Volgens de sprekers raakt dat uiteindelijk vooral het publiek, omdat er minder verslaggeving komt over wat er gebeurt in steden, regio's en landen.

Bullshit

Maar waar het eigenlijk over had moeten gaan, is de enorme impact die alle ontwikkelingen hebben. Ik ervaar dat deze week zelf ook weer. Als 'De Telegraaf' zegt: "Wij laten ons eerstelijns nieuws niet door AI schrijven, dat blijft mensenwerk", dan is dat complete bullshit. Je kunt dat niet volhouden. Want je bent een commercieel bedrijf en anderen gaan dat wel doen. Een ANP'tje herschrijven kunnen zij sneller en beter dan jij. 

Als je dan toch echt alles door mensen wil laten doen, stop dan gewoon met dat standaard eerstelijns nieuws. En zet je mensen dan in op de zaken waar een AI niet goed in is. Dat zijn zaken als visie, menselijke duiding, empathie, verbinding, karakter. 

Ik kan dat zeggen, omdat alle verslagen die ik hier maak met AI gemaakt worden. Je kunt bijna zeggen dat ik vaak niet de schrijver ben, maar meer de producer en de regisseur. En voor dit doel vind ik dat prima. Het zorgt ervoor dat ik veel op een dag kan publiceren en het zijn niet per se verhalen waarvan ik het belangrijk vind dat woord voor woord van mijzelf is. 

De ontwikkelingen de afgelopen jaren zijn hard gegaan. Ik zie hier per jaar de verschillen. Daar had ik het vanmorgen in de app nog over met Erwin Blom. Doen alsof dit geen impact heeft en dat jij het wel op een andere manier kan doen, is simpelweg dom. Sorry. Het hoort erbij dat sessies soms teleurstellen. Maar dat het nou net deze moet zijn over journalistiek, daar baal ik van. Snel door naar de volgende. 

Verantwoording: dit verslag is een combinatie van zelf geschreven tekst en tekst van ChatGPT op basis van het transcript van de sessie. Hier kun je lezen hoe ik te werk ga. 

'AI wordt pas echt slim als we menselijkheid serieus nemen'

Door: Gerson Veenstra

Hoe houden we de toekomst van AI mensgericht? Dat is het centrale thema van SXSW dit jaar en dit komt in veel sessies terug. Deze keynote mag je dan ook gerust zien als een van de belangrijkste dit jaar. Niet omdat het per se ook de leukste is, of omdat er niks meer is dan dat, maar omdat het hier nu echt om draait. De sessie maakt het alleen niet helemaal waar. 

In deze keynote staat AI-wetenschapper, ondernemer en investeerder Rana el Kaliouby centraal. In gesprek met journalist Bob Safian zet zij een duidelijke lijn uit: AI draait nu vooral om rekenkracht, snelheid en productiviteit, maar dat is niet genoeg. Wie de toekomst van AI goed wil vormgeven, moet ook kijken naar emoties, relaties, context en menselijk gedrag. Haar belangrijkste punt is helder: AI hoeft de mens niet kleiner te maken, maar dat gebeurt wel als we technologie alleen bouwen op efficiëntie en macht.

AI is slim, maar begrijpt mensen nog amper

El Kaliouby kijkt al jaren naar een vraag die nu urgenter voelt dan ooit: hoe maak je technologie menselijker? Volgens haar ligt daar precies het probleem van dit moment. AI wordt snel beter in taken die draaien om kennis en analyse, maar blijft zwak in alles wat met menselijke gevoeligheid te maken heeft.

Ze zegt daarover: "We hebben enorm veel vooruitgang geboekt in AI aan de IQ-kant, in de cognitieve vermogens en de cognitieve intelligentie van machines. Maar om tot echte artificial general intelligence te komen, hebben we absoluut technologie nodig die ook emotionele en sociale intelligentie heeft."

Dat is een belangrijk onderscheid. Veel AI-systemen reageren vooral op woorden. Ze letten op wat iemand zegt, maar niet op hoe iemand iets zegt. Terwijl juist daar veel menselijke communicatie zit. El Kaliouby noemt dat ook letterlijk: "Slechts 7 procent van hoe we communiceren is de keuze van woorden. 93 procent is non-verbaal." Gezichtsuitdrukking, stem, lichaamshouding en context doen dus het meeste werk. En precies dat deel mist vaak in de AI van nu.

Daarmee raakt ze aan een groter punt. Als AI steeds vaker een rol krijgt in werk, zorg, onderwijs en dagelijks leven, dan gaat het niet alleen om goede antwoorden. Dan gaat het ook om timing, toon, vertrouwen en begrip. Een systeem dat alles 'weet', maar mensen niet aanvoelt, schiet dan alsnog tekort.

De grote fout: bouwen voor functionaliteit, niet voor mensen

El Kaliouby maakt dat heel concreet met een voorbeeld uit de wereld van humanoïde robots. Die machines worden technisch steeds indrukwekkender. Ze pakken taken op, bewegen zelfstandig en nemen werk uit handen. Toch ziet zij daar ook een blinde vlek.

Over veel van die robots zegt ze: "Ze zijn groot en eng en ze weten niet echt hoe ze met mensen moeten omgaan." Dat is een scherpe observatie, omdat het laat zien waar de prioriteit nu vaak ligt. Bouwers richten zich op wat een systeem doet. Veel minder op hoe een mens zich voelt naast dat systeem.

Dat is precies de kern van haar verhaal. Technologie komt niet in een leegte terecht. Die belandt in huizen, werkplekken, ziekenhuizen en scholen. Dan doet ontwerp ertoe. Dan doet gedrag ertoe. Dan doet menselijke ervaring ertoe.

Daarmee zegt ze ook iets over macht. Wie AI bouwt, bepaalt welke waarden erin terechtkomen. En als de bouwers vooral kijken naar prestatie, schaal en snelheid, dan krijgt de samenleving systemen die daar ook op draaien.

AI moet ons versterken, niet vervangen

El Kaliouby kiest duidelijk niet voor angst. Ze schildert geen doemscenario waarin mensen overbodig raken. Ze ziet juist veel economische en maatschappelijke waarde in AI. Maar die waarde krijgt pas richting als de inzet helder is.

Ze vat haar eigen uitgangspunt zo samen: "AI moet onze vermogens niet vervangen. Het moet echt versterken en uitbreiden wat we doen."

Dat klinkt eenvoudig, maar het is een principiële keuze. In haar ogen hoort AI saaie, repetitieve en gevaarlijke taken over te nemen, niet alles wat mensen betekenis geeft. Daarom noemt ze ook een voorbeeld van robots die worden ingezet voor scheepslassen. Dat is zwaar en gevaarlijk werk, en er zijn te weinig mensen die dat willen doen. Daar past automatisering dus goed.

Maar el Kaliouby trekt daar niet de conclusie uit dat elke menselijke taak dan maar door machines moet worden overgenomen. Haar punt is juist dat we scherper moeten bepalen wat werk menselijk maakt. Zodra AI meer routinewerk oppakt, komt de vraag op tafel waar mensen zelf hun waarde blijven toevoegen. Niet aan de rand, maar in de kern.

De echte winst zit niet alleen in productiviteit

Wat deze sessie sterk maakt, is dat el Kaliouby AI niet alleen als economische machine neerzet. Ze koppelt de technologie ook aan menselijke ontwikkeling. Ze zegt dat AI de kans biedt om "menselijk potentieel te ontsluiten" en om grote maatschappelijke problemen aan te pakken.

Dat maakt haar verhaal breder dan de bekende discussie over tools, startups en investeringen. Ze kijkt ook naar gezondheid, werk en duurzaamheid. Daar ziet ze toepassingen die echt iets veranderen, juist als AI niet alleen wordt ingezet om sneller te werken, maar ook om beter te leven.

Tegelijk blijft ze kritisch op de manier waarop de sector zichzelf meet. Nu tellen vooral benchmarks die draaien om kennis, logica en prestaties. Volgens haar missen we nog iets essentieels. "We bouwen alleen waar we op meten", zegt ze. Daarom pleit ze voor nieuwe maatstaven, die ook kijken naar de emotionele intelligentie van AI.

Dat is een belangrijk punt, omdat het laat zien waarom veel mooie woorden over "mensgerichte AI" nog weinig effect hebben. Zolang succes alleen wordt afgemeten aan snelheid, juistheid en schaal, blijft empathie bijzaak.

Deze verantwoordelijkheid ligt nu overal, en daardoor ook nergens

Een van de spannendste lijnen in de sessie gaat over verantwoordelijkheid. El Kaliouby zegt dat we daar allemaal een rol in hebben. Als gebruiker, als investeerder, als maker. "We hebben allemaal een verantwoordelijkheid", zegt ze, omdat we elke dag kiezen welke tools we gebruiken en welke bedrijven we steunen.

Dat is waar, maar in deze keynote schuurt dat ook. Want juist als iedereen verantwoordelijk is, dreigt verantwoordelijkheid vaag te worden. Dan ontstaat het risico dat niemand echt aan zet is.

De sessie geeft daar deels zelf antwoord op. El Kaliouby maakt namelijk ook duidelijk waar echte macht zit: bij de mensen die systemen bouwen, financieren en uitrollen. Zij stelt dat ze als investeerder kritisch kijkt naar vragen rond bias, privacy, veiligheid en gebruik. Als oprichters daar niet serieus over nadenken, stapt zij niet in.

Daarmee wordt haar verhaal sterker. Mensgerichte AI vraagt niet alleen om bewust gebruik, maar vooral om duidelijke keuzes van mensen met invloed. Van oprichters. Van investeerders. Van grote techbedrijven. Van leiders die bepalen wat er wordt gebouwd en waarom.

De mens moet niet slimmer worden dan AI, maar wijzer

Misschien het meest interessante deel van de keynote gaat over wat de mens dan nog toevoegt in een tijd waarin AI steeds slimmer oogt. El Kaliouby sluit zich aan bij een uitspraak van Arianna Huffington dat AI best intelligenter mag worden dan mensen, zolang mensen zelf iets anders verdiepen: wijsheid, intuïtie en innerlijk kompas.

El Kaliouby zegt dat ook zelf heel treffend. Ze wil dat we als mens "verdubbelen op wat ons uniek menselijk maakt". Ze noemt intuïtie en lichamelijke signalen als vormen van intelligentie waar we nu vaak van losgeraakt zijn. Dat is een opvallende gedachte op een techpodium, maar juist daarom blijft die hangen.

Ze zet daarmee een ander mensbeeld neer. Niet de mens als rekenmachine die moet concurreren met AI, maar de mens als sociaal, voelend en belichaamd wezen. Daar zit volgens haar geen zwakte, maar juist onze onderscheidende kracht.

Verantwoording: dit verslag is een combinatie van zelf geschreven tekst en tekst van ChatGPT op basis van het transcript van de sessie. Hier kun je lezen hoe ik te werk ga. 

Wat zou jij een walvis vragen? Of je kat? Dankzij AI is die vraag niet zo gek als het lijkt

Door: Gerson Veenstra

"Misschien kunnen we binnenkort wel met katten praten." Ik overdrijf niet als ik zeg dat ik dat zinnetje de afgelopen dagen al meerdere keren heb gehoord. En zeg nou zelf: hoe fijn zou het zijn als je niet langer hoeft te gokken wat het beest bedoelt als het weer eens luid miauwend voor je staat? In deze sessie hoop ik erachter te komen hoe snel we zover zijn. 

Maar eerst walvissen. Wie de film 'Finding Nemo' heeft gezien, kent ongetwijfeld de scène waarin Dory walvistaal blijkt te kunnen als ze de weg naar Sidney zoeken. En nou is dat nog een vis, maar kun je je voorstellen dat wij dat als mensen kunnen? Wat zou je een walvis vragen? Als ik de titel van de sessie mag geloven, is dat binnenkort mogelijk. Dankzij AI uiteraard. 

Niet óf, maar hoe dichtbij het is

In deze sessie spreekt Nathan Lump, hoofdredacteur van National Geographic, met David Gruber. Gruber is oprichter van Project CETI, een groot onderzoeksproject dat de communicatie van potvissen probeert te ontcijferen. De grote stelling van de sessie is opvallend direct. Op de vraag of we op het punt staan om met walvissen te communiceren, antwoordt Gruber zonder aarzelen: "Ja."

Dat klinkt eerst nog als een grote belofte. Zeker omdat het begin van de sessie veel tijd neemt voor het verhaal achter het project, de samenstelling van het team en de fascinatie voor walvissen. Interessant, maar pas later wordt het echt scherp. Vanaf het moment dat Lump vraagt hoe het onderzoek werkt, komt de kern boven tafel: hoe dichtbij zijn we echt en wat hebben walvissen - en wij - daaraan?

AI vertaalt nog niets, maar legt wel de basis

Gruber maakt duidelijk dat Project CETI nog niet op het punt staat waarop een mens een gesprek voert met een walvis alsof het een vertaalapp is. Het team bouwt eerst aan iets veel fundamentelers: een systeem dat leert herkennen welke geluiden bij welk gedrag horen.

Daarvoor legt het project een enorme database aan van potvisgeluiden. Onderzoekers volgen walvissen in drie dimensies, meten hoe diep ze duiken, kijken met welke familieleden ze samen zijn en koppelen dat aan hun klikgeluiden. Die aanpak levert veel meer data op dan vroeger. Waar onderzoekers eerst met moeite losse opnames verzamelden, gaat het nu om miljoenen datapunten.

De grote stap zit niet alleen in het verzamelen van data, maar in het leggen van verbanden. Gruber zegt dat het team inmiddels een eerste 'whale language model' heeft gebouwd: een taalmodel voor walvissen. Op basis van geluiden voorspelt dat model al gedrag, zoals een duik. Dat lijkt misschien nog bescheiden, maar het is juist een cruciale stap. Taal gaat niet alleen over klanken, maar ook over betekenis in context.

Zijn vergelijking met baby’s helpt. Mensen leren taal ook niet via een woordenboek. Eerst horen ze klanken, dan koppelen ze die aan situaties, en pas later aan abstracte betekenis. Project CETI pakt de taal van walvissen op een vergelijkbare manier aan.

De eerste betekenis is in beeld

Het meest concrete nieuws uit de sessie: het team heeft volgens Gruber inmiddels een eerste symbool 'gegrond'. In gewone taal: ze hebben een geluid gekoppeld aan een duidelijke betekenis. Dat is 'laten we duiken'.

Dat is belangrijk, omdat hiermee voor het eerst iets zichtbaar wordt van echte betekenis, en niet alleen van patroonherkenning. Gruber zegt ook dat het team in de komende jaren twintig extra symbolen wil koppelen aan gedrag of situatie. Dat klinkt klein, maar in dit onderzoek is het juist groot. Eén betekenis die stevig vaststaat, weegt zwaarder dan honderd wilde aannames.

Ook inhoudelijk schuift het beeld van walvissen op. Het onderzoek laat volgens Gruber zien dat potvissen meer structuur in hun communicatie hebben dan eerder gedacht. Niet een paar vaste klikjes, maar een systeem met meer variatie en opbouw. Hij zegt zelfs dat potvissen dichter bij mensen komen dan welke andere onderzochte diersoort ook, als het gaat om die taalkundige complexiteit.

Dat maakt de kernvraag van de sessie ineens minder sciencefictionachtig. Praten met walvissen voelt nog ver weg als volledig gesprek, maar de eerste echte vertaalslagen liggen al op tafel.

Waarom juist walvissen?

Gruber geeft daar twee antwoorden op. Het eerste is bijna emotioneel. Walvissen spreken tot de verbeelding. Ze leven voor de meeste mensen buiten beeld, maar juist daardoor ook in een soort droomwereld. Ze zijn groot, mysterieus en geladen met verhalen.

Het tweede antwoord is wetenschappelijk. Potvissen leven in hechte familiegroepen met meerdere generaties tegelijk. Ze hebben dus veel sociaal contact, veel kennisoverdracht en veel reden om te communiceren. Hun geluiden hebben bovendien meer structuur dan lang werd gedacht. Dat maakt ze interessant voor taalkundigen en AI-onderzoekers.

Er zit ook nog iets anders onder. Gruber zegt dat dit project niet draait om menselijke nieuwsgierigheid alleen. Het team probeert steeds dezelfde vraag te stellen: helpt dit de walvis? "We vragen ons steeds af: is dit werk in het voordeel van de walvis?" zegt hij. "Als we daar geen ja op kunnen antwoorden, waarom doen we het dan?"

Dat is misschien wel het belangrijkste morele anker van de sessie. De technologie staat niet centraal. De relatie staat centraal.

Wat hebben wij eraan?

Dat antwoord zit vooral in hoe we naar dieren en natuur kijken. Gruber hoopt dat deze technologie mensen dichter bij de levende wereld brengt, juist in een tijd waarin klimaatverandering en natuurverlies voor veel mensen abstract blijven. Hij beschrijft dit onderzoek bijna als een laatste harde pass richting de eindzone: een poging om onze blik net op tijd te kantelen.

De gedachte is simpel. Zodra een dier niet langer alleen een dier is, maar een wezen met een eigen sociale wereld, eigen keuzes en misschien zelfs iets dat op taal lijkt, verandert ook de manier waarop mensen waarde toekennen. Dat gebeurde eerder ook bij walvissen. Lump en Gruber halen aan hoe opnames van bultruggen in de vorige eeuw hielpen om de Save the Whales-beweging op gang te brengen. Begrip leidde daar niet alleen tot bewondering, maar ook tot bescherming.

Als deze stap verder gaat, raakt dat dus niet alleen de wetenschap. Het raakt ook natuurbeleid, dierenrechten en de vraag hoeveel ruimte wij andere soorten geven.

Wat heeft de walvis eraan?

Dat is misschien nog interessanter. Want een gesprek met een walvis is alleen zinvol als het geen trucje voor mensen wordt.

Gruber benadrukt dat Project CETI geen commercieel product bouwt. Het project wil juist voorkomen dat dit soort technologie in de eerste plaats iets van ons wordt. Daarom werkt het team ook aan ethische richtlijnen. Er zijn volgens hem andere groepen die sneller bewegen, maar minder zorgvuldig. CETI probeert juist af te remmen waar nodig en regels af te spreken voordat de techniek verder gaat.

Dat maakt de sessie sterker. De vraag is niet alleen: wat kunnen we technisch? De vraag is ook: hoe gaan we om met een dier zodra we een stukje van zijn taal begrijpen? Luisteren we dan echt? Of gebruiken we die kennis weer vooral voor onszelf?

Dus: praten we binnenkort met walvissen?

Na deze sessie is het eerlijke antwoord: deels, maar nog niet zoals in films.

Nee, we staan niet op het punt om morgen een open vraag aan een walvis te stellen en een netjes vertaald antwoord terug te krijgen. Maar ja, de eerste bouwstenen liggen er wel degelijk. Onderzoekers herkennen patronen, koppelen geluid aan gedrag en hebben minstens één betekenis in beeld. Dat is veel meer dan alleen luisteren naar mysterieuze klikjes.

Voor dieren in het algemeen opent dit ook iets groters. Als deze aanpak werkt bij potvissen, dan verschuift de grens. Dan gaat het niet meer alleen over walvissen, maar over de mogelijkheid dat menselijke taal niet de enige vorm van rijke communicatie is die we ooit echt leren begrijpen.

Deze sessie deed me heel erg denken aan de film 'Arrival'. In de film landen 12 buitenaardse objecten en is de uitdaging uit te zoeken hoe ermee gecommuniceerd kan worden. De taalbarrière verdwijnt. Daar zijn meerdere sprekers het mee eens tijdens deze SXSW. Niet alleen tussen mensen, maar misschien dus ook wel tussen mensen en dieren. 

En wat ik een walvis zou vragen? Of je inderdaad kunt overleven als je wordt opgeslokt door een walvis. En leuk weetje: deze sessie was me vooraf in het schema niet echt opgevallen. Maar omdat de sessie werd genoemd in het openingspraatje van SXSW, werd ik toch nieuwsgierig. Ook dat is SXSW: dat je af en toe verrast wordt. 

Verantwoording: dit verslag is een combinatie van zelf geschreven tekst en tekst van ChatGPT op basis van het transcript van de sessie. Hier kun je lezen hoe ik te werk ga. 

Denk je dat het allemaal wel meevalt met teruglopend zoekverkeer? 'Het wordt een bloedbad', zegt CloudFlare

Featured Session: The Internet After Search

Door: Gerson Veenstra

Zoekverkeer loopt terug. Dat is een feit. De belangrijkste oorzaak: AI. Maar in Nederland viel het tot nu toe nog relatief mee. Tot een paar maanden terug in elk geval. Je zou kunnen denken dat we in Nederland een uitzondering zijn en het misschien wel meevalt. Matthew Prince van CloudFlare haalt dat compleet overeind. En als je denkt: wat weten zij er nou van? 20 procent van het wereldwijde internetverkeer loopt via CloudFlare. 

Tijdens 'The Internet After Search' laat Prince zien hoe snel het web verandert. Niet omdat er minder internetgebruik is, maar omdat het gedrag compleet verschuift. Websites krijgen nog steeds verkeer, alleen komt dat steeds vaker niet meer van mensen.

'Het internet krijgt een ander soort gebruiker'

Volgens Prince ligt botverkeer al jaren rond de twintig procent van al het internetverkeer. Maar dat gaat snel veranderen. Hij verwacht dat rond 2027 bots meer verkeer genereren dan mensen. Dat komt vooral doordat AI-agents het web anders gebruiken dan wij. Waar een mens misschien vijf websites bezoekt om iets uit te zoeken, gaat een AI-agent volgens hem duizenden pagina's langs.

"Als een mens een taak uitvoert, bezoekt die misschien vijf websites. Een agent gaat vaak duizend keer zoveel sites langs." Dat betekent dat het internet zelf groter en drukker wordt. Maar het soort bezoek waar websites hun geld mee verdienen, namelijk menselijk bezoek, neemt juist af.

Het klassieke webmodel werkt niet meer

Daar zit volgens Prince de kern van de verandering. Het internet draaide dertig jaar lang op een simpel model: maak content, trek verkeer en verdien geld via advertenties of abonnementen. Maar dat model valt uit elkaar zodra AI het antwoord geeft in plaats van de website.

Zijn uitleg is simpel: "Bots klikken niet op advertenties." De gebruiker krijgt het antwoord via ChatGPT, Claude of een andere assistent en komt niet meer op de website terecht. Daarmee verdwijnt een groot deel van het verkeer waar veel sites van afhankelijk zijn.

AI maakt het steeds moeilijker om verkeer te krijgen

Cloudflare ziet dat effect al jaren in de data. Volgens Prince was het 18 maanden geleden al twintig keer moeilijker om verkeer uit Google te krijgen dan tien jaar geleden. Inmiddels is dat ongeveer vijftig keer moeilijker. De reden is duidelijk: Google geeft steeds vaker zelf het antwoord via AI-overviews en antwoordboxen. Maar bij AI-assistenten is het effect nog extremer.

Prince zegt: "Achttien maanden geleden was het 1500 keer moeilijker om verkeer uit OpenAI te krijgen dan uit het oude Google. Nu is dat meer dan 33.000 keer moeilijker." Gebruikers vertrouwen het antwoord van de AI en klikken simpelweg niet meer door. "Gebruikers vertrouwen de output van de behulpzame robot. Ze klikken niet op de voetnoten."

AI wordt de nieuwe interface van het web

Volgens Prince moeten we dit zien als een platformverschuiving. Het internet maakte eerder al de stap van desktop naar social en daarna naar mobiel. Nu verschuift het naar AI. Dat betekent dat mensen informatie steeds vaker via een assistent krijgen in plaats van via een website.

Prince gebruikt een mooi beeld om dat uit te leggen. Hij zegt dat hij oude afleveringen van 'The Jetsons' terugkijkt. In die futuristische cartoon krijgt het gezin bijna alle informatie via Rosie, de huishoudrobot. "Rosie zegt niet waar ze haar informatie vandaan heeft. Ze geeft gewoon het antwoord."

Volgens Prince is dat precies de kant waar het internet op beweegt. Mensen vertrouwen de assistent die meestal gelijk heeft. Niet per se de bron waar de informatie vandaan komt.

Waarom unieke informatie belangrijker wordt

Toch ziet Prince niet alleen problemen. AI-modellen hebben namelijk informatie nodig die nergens anders staat. Hij vergelijkt alle kennis in AI-modellen met een blok Zwitserse kaas: veel kennis, maar ook veel gaten.

"AI-bedrijven willen mensen betalen om de gaten in die kaas te vullen." Dat betekent dat unieke, lokale en originele informatie juist waardevoller kan worden. Niet nog een samenvatting van hetzelfde nieuws, maar kennis die alleen jij hebt.

De echte vraag voor websites

De belangrijkste vraag die boven de sessie hangt is uiteindelijk simpel: wat is straks nog de rol van websiteverkeer? Het internet zelf groeit sneller dan ooit. Maar AI komt steeds vaker tussen gebruiker en website te staan.

Daarmee verandert de waarde van traffic fundamenteel. Of zoals Prince het zelf zegt: "Traffic is eigenlijk altijd een slechte graadmeter voor waarde geweest."

De komende jaren draait het dus niet alleen om vindbaarheid in search. De echte vraag wordt: hoe blijf je waardevol als mensen niet meer doorklikken, maar AI jouw informatie wel gebruikt?

'Het wordt een bloedbad'

Prince waarschuwt ook voor een ander gevolg van de AI-verschuiving: wat het gaat doen met werk in de tech- en internetindustrie. Volgens hem zien vrijwel alle CEO’s op dit moment hetzelfde patroon. Teams die AI intensief gebruiken worden in korte tijd veel productiever, soms tien tot zelfs honderd keer.

Dat klinkt positief, maar het heeft ook een harde keerzijde. Als sommige mensen honderd keer zo productief zijn als anderen, wordt het voor bedrijven moeilijk om organisaties op dezelfde manier te blijven inrichten.

Prince formuleert het ongewoon scherp: "Het gaat een bloedbad worden. Er gaan enorme ontslagen vallen in de hele industrie." Volgens hem worstelen veel leiders nu met dezelfde vraag: hoe krijg je iedereen mee in deze nieuwe manier van werken? Want vasthouden aan de oude manier is volgens hem geen optie. Zijn advies is dan ook direct: "Als je blijft uitleggen waarom de oude schroevendraaier beter is dan de elektrische, ga je het niet redden."

Verantwoording: dit verslag is een combinatie van zelf geschreven tekst en tekst van ChatGPT op basis van het transcript van de sessie. Hier kun je lezen hoe ik te werk ga.