Radar · NL Radar

Anthropic wil naar de beurs — · Alphabet zoekt 80 miljard voor AI-infrastructuur · AI-recruiters discrimineren massaal — maar zonder

AI Radar Nederland 3 juni (Ochtend) – NL + internationaal AI nieuws

  • 457 bronnen gescand
  • 3 high-impact signalen

De vijf koppen van vandaag

  1. Anthropic bereidt beursgang voor, terwijl Florida OpenAI en Sam Altman voor de rechter sleept
  2. AI-recruiters blijken massaal bevooroordeeld — vooral wanneer ze dat zelf ontkennen
  3. Alphabet wil 80 miljard ophalen voor AI-datacenters, Trump tekent toezichtsdecreet
  4. Meta’s AI-supportbot werd gehackt en gaf Instagram-accounts weg aan aanvallers
  5. GitHub Copilot verliest gebruikers nu er per gegenereerde regel wordt afgerekend

Het nieuws van vandaag

Anthropic wil naar de beurs — en Florida sleept OpenAI voor de rechter

Twee rivalen kiezen tegengestelde paden: de ene zoekt publiek kapitaal, de andere krijgt een rechtszaak aan zijn broek.

BedrijfslevenJuridisch

Anthropic heeft een concept-prospectus ingediend bij de Amerikaanse beurstoezichthouder SEC. Het bedrijf achter de Claude AI-modellen zou begin volgend jaar naar de beurs kunnen. De precieze timing hangt af van de marktomstandigheden.

Tegelijk daagde de procureur-generaal van Florida OpenAI en topman Sam Altman voor de rechter. De aanklacht: het bedrijf zou winst boven veiligheid stellen en de risico’s van zijn AI-systemen verhullen. Florida spreekt van “misleiding van consumenten en investeerders”.

De timing is opmerkelijk. Anthropic werd opgericht door ex-medewerkers van OpenAI die ontevreden waren over de commerciële koers van hun voormalige werkgever. Het bedrijf profileert zich sindsdien als het ethische alternatief. Nu zet Anthropic zelf de stap naar de publieke markten, terwijl OpenAI juridisch onder vuur ligt voor precies die commerciële koers.

Alphabet zoekt 80 miljard voor AI-infrastructuur — Trump tekent toezichtsdecreet

Terwijl Google’s moederbedrijf een gigantische kapitaalronde aankondigt, schrijft het Witte Huis zich in als scheidsrechter.

BeleidBedrijfsleven

Alphabet gaat voor 80 miljard dollar aan nieuwe aandelen uitgeven. Het geld is bedoeld voor datacenters en rekenkracht voor AI. Het is een van de grootste kapitaalrondes ooit in de techsector.

Bijna tegelijk tekent president Trump een presidentieel decreet dat het toezicht op AI-modellen bij het Witte Huis legt. Het decreet vervangt beleid van de vorige regering. Beslissingen over AI verschuiven daarmee van technische instanties naar politieke afweging.

De timing is opmerkelijk. In tientallen Amerikaanse staten stuiten plannen voor nieuwe datacenters op lokaal verzet. Niet vanwege AI zelf, maar vanwege het energieverbruik en de ruimte die ze innemen. Alphabet wil juist versneld bouwen. De vraag is nu wie daarover beslist: gemeenteraden, het Congres, of het Witte Huis.

AI-recruiters discrimineren massaal — maar zonder discriminerende taal

Een test met 25.500 CV’s toont aan dat taalmodellen kandidaten afwijzen op grond van details die inhoudelijk niets veranderen.

OnderzoekPrivacy

Een onderzoeker stuurde hetzelfde cv 25.500 keer door tien verschillende AI-systemen. Telkens paste hij één detail aan: de naam van de universiteit, de naam van de kandidaat, of een ander kenmerk dat iets over de achtergrond verraadt. Het resultaat: 45 procent van de beoordelingen was bevooroordeeld.

De AI-modellen gebruikten nooit expliciet discriminerende taal. In plaats daarvan verzonnen ze professioneel klinkende redenen om kandidaten lager te waarderen. Zodra de universiteit op het cv veranderde naar MIT, oordeelde een model ineens dat de werkervaring “niet relevant genoeg” was. Diezelfde ervaring had het model eerder nog geprezen.

De verschillen tussen modellen waren groot. Qwen en oudere versies van Gemini gedroegen zich het meest grillig. Claude, Mistral-Large en Llama 4 waren het meest consistent. Maar ook die laatste groep gaf subjectieve oordelen die moeilijk te voorspellen zijn. Dat maakt ze volgens de Europese AI-wetgeving een juridisch risico voor werkgevers.

Hackers kaapten Instagram-accounts via Meta’s AI-supportbot

Aanvallers misbruikten de chatbot die vragen over gehackte accounts moet beantwoorden — en kregen zo zelf toegang.

Cybersecurity

Meta’s AI-chatbot moest gebruikers helpen die hun account kwijt waren. In plaats daarvan werd de bot zelf gebruikt om accounts over te nemen. Aanvallers wisten de chatbot ervan te overtuigen dat zij de rechtmatige eigenaar waren. Het systeem gaf vervolgens de toegang aan hen.

Beveiligingsjournalist Brian Krebs beschreef meerdere gevallen. De bot gaf binnen enkele minuten controle over accounts met tienduizenden volgers. De aanvallers gebruikten simpele manipulatietechnieken die al decennia bekend zijn bij klantenservice.

Meta heeft de fout inmiddels verholpen. Hoeveel accounts precies zijn overgenomen, bevestigt het bedrijf niet. De bot was getraind om helpdeskprocessen automatisch af te handelen, inclusief het controleren of iemand echt is wie hij zegt te zijn. Juist die controle bleek te omzeilen.

via Krebs on Security

GitHub Copilot verliest gebruikers na invoering van meterbilling

Ontwikkelaars dreigen over te stappen nu GitHub per gegenereerde regel code rekent, in plaats van een vast bedrag per maand.

ToolsBedrijfsleven

GitHub voert deze week een nieuw prijsmodel in voor Copilot, de AI-assistent die code schrijft. Gebruikers betalen voortaan per gegenereerde regel code. Het vaste maandbedrag verdwijnt.

De reacties zijn negatief. Op forums en sociale media klagen ontwikkelaars over onvoorspelbare kosten. Ze voelen zich gestraft voor productiviteit. Verschillende teams overwegen de overstap naar concurrenten zoals Cursor of Codeium. Die hanteren nog steeds vaste prijzen.

GitHub stelt dat het nieuwe model eerlijker is voor mensen die de tool weinig gebruiken. Maar de timing is ongelukkig. Concurrenten lanceren juist ongelimiteerde abonnementen.

De onrust past in een breder patroon. Uber besloot vorige week een limiet in te stellen op AI-uitgaven door werknemers. Het bedrijf blies in vier maanden door het budget dat voor het hele jaar bedoeld was. Het laat zien dat bedrijven moeite hebben AI-kosten te voorspellen.

AI presteert beter dan rechtendocenten in Stanford-onderzoek

Taalmodellen overtreffen juristen in een gecontroleerde test — maar alleen in het type vraag dat juristen zelf al lastig vinden.

OnderzoekOnderwijs

Stanford Law School liet AI-modellen en rechtendocenten dezelfde reeks juridische casus beoordelen. De AI scoorde hoger — maar niet omdat de modellen “slimmer” zijn. De vragen waren zo ontworpen dat ze draaiden om patroonherkenning in juridische teksten, niet om redeneren over nieuwe situaties of het afwegen van concurrerende waarden. Precies dat soort vragen vinden juristen lastig, en taalmodellen goed.

De onderzoekers waarschuwen dat het resultaat geen bewijs is dat AI advocaten kan vervangen. Het toont aan dat AI goed is in het classificeren van bekende patronen — een taak die in de juridische praktijk maar een fractie uitmaakt van het werk. Zodra de vraag vergt dat je doorredeneert naar iets nieuws, of ethisch afweegt, zakt de score.

via Stanford Law School


Voor wie zelf met AI bouwt

OpenAI-modellen en Codex nu beschikbaar via AWS Bedrock

Je kunt GPT-4, GPT-4o en Codex nu rechtstreeks via AWS aanroepen — zonder OpenAI-account of aparte facturatie.

InfrastructuurTools

OpenAI heeft zijn frontier-modellen en de Codex-familie toegevoegd aan AWS Bedrock. Dat betekent dat teams die al op AWS draaien, OpenAI-modellen kunnen aanroepen via dezelfde API en facturatie als hun andere cloudservices. Je beheert toegang via AWS IAM, logs gaan naar CloudWatch, en je hoeft geen aparte OpenAI-contracten of sleutels te beheren.

Voor teams die compliance-eisen hebben rond data-residency of logging, lost dit een praktisch probleem op: alle inferentie blijft binnen AWS-regio’s, en audit trails zijn uniform. Codex is vooral relevant voor teams die code-generatie in CI/CD-pipelines willen inbouwen.

Aanbeveling: Vergelijk latency en kosten met rechtstreekse OpenAI API-calls — Bedrock voegt een laag toe, wat doorlooptijd kan verhogen.

via OpenAI


SenseNova U1: open-source training voor multimodale modellen

Een Chinees lab heeft niet alleen een model gedeeld, maar ook de trainingscode en de dataset-structuur voor image-text taken.

Open sourceTraining

SenseNova U1 is een multimodaal model dat tekst en beeld combineert, maar het interessante zit in wat is vrijgegeven: de volledige trainingscode, configuraties, distributed training scripts, en een voorbeelddataset. Waar de meeste diffusiemodellen alleen leren om tekst om te zetten naar beeld, traint U1 op een mix van taken: generatie, bewerking, OCR, vraag-en-antwoord over afbeeldingen, en contextbegrip.

De release is geen productiemodel, maar een referentie-implementatie voor teams die zelf multimodale pipelines willen opzetten. Het laat zien hoe je image understanding en image generation in één training kunt combineren, in plaats van twee aparte modellen te onderhouden.

Aanbeveling: Bekijk de training configs als je experimenteert met multimodale fine-tuning — de task-mixing strategie is praktisch bruikbaar.

via Reddit: r/deeplearning


GitHub Copilot App: standalone desktop-client voor AI-assistentie

GitHub lanceert een native app die buiten de editor werkt — bedoeld voor vragen, planning en documentatie, niet voor inline code.

Tools

GitHub heeft een standalone Copilot-app uitgebracht die niet in je editor draait, maar als apart venster. Bedoeling is dat je er architectuurvragen stelt, documentatie doorzoekt, of laat uitleggen hoe een codebase in elkaar steekt — zonder dat het direct code genereert in je editor. Het is een poging om Copilot breder in te zetten dan alleen autocomplete.

De app maakt verbinding met je GitHub-repositories en kan context uit meerdere bestanden tegelijk gebruiken. Of dit een betere ervaring is dan een chatvenster in je editor openen, hangt af van hoe je werkt — teams die veel context-switching doen tussen planning en coderen, vinden dit mogelijk handiger.

Aanbeveling: Test de app als je merkt dat je Copilot vaak gebruikt voor vragen die niet direct tot code leiden — die use case past beter bij een apart venster.

via GitHub


Anthropic · Politico · Alphabet · New York Times · Vox · Reddit: r/artificial · Krebs on Security · The Register · TechCrunch · Stanford Law School · OpenAI · Reddit: r/deeplearning · GitHub