Indexen

#11.1Figuren

• Figuur 3.1 SBE’s weergave van de negatieve cyclus van generatieve AI, ook wel de ‘AI-afhankelijkheidsvalkuil’ genoemd.
• Figuur 5.1 Weergave van het veld van artificiële intelligentie en generatieve AI volgens AI for Education (AI for Education, 2023)
• Figuur 5.2 Visualisatie van de werking van een neuraal netwerk om kenmerkende onderdelen in een figuur te detecteren (bron: Wikimedia/Cyberbotics Ltd.).
• Figuur 5.3 Visualisaties van neurale netwerken en training op basis van de video “Generative AI in a nutshell” van Henrik Kniberg (2024).
• Figuur 5.4 Afbeeldingen voor het weergeven van het diffusieproces voor het genereren en herkennen van afbeeldingen uit Yang et al. (2024).
• Figuur 6.1 Grafische weergave hoe gebruikers via een tussenproduct interacteren met een LLM. De gebruiker ziet een interface (UI) in een product en dat product praat via Application Protocol Interface standaarden (API) met het model en weer terug.
• Figuur 6.2 Voorbeeld van wel of geen conversational memory (Pinecone, 2025)
• Figuur 6.3 Weergave van een simpel Agentic AI-systeem. Prompts gaan heen en weer tussen taalmodellen; elke keer reageert het model op de input van het model en stuurt het weer terug (totdat het besluit wordt genomen om het eindresultaat aan de gebruiker te tonen. Afbeelding Tiwari, R.K. (2025).
• Figuur 7.1 Afbeelding van een typisch datacenter: een heel groot gesloten gebouw met heel veel computers erin (bron van de afbeelding https://www.northcdatacenters.com/ ).
• Figuur 7.2 Interieur van het xAI datacenter Colossus in Memphis, Tennessee. Colossus bevat ongeveer 100.000 Nvidia Graphical Processing Units (GPU’s) om taalmodellen te trainen. Uitbreiding naar 200.000 GPU’s zit al in de planning (afbeeldingsbron: https://www.datacenterfrontier.com/machine-learning/article/55244139/the-colossus-ai-supercomputer-elon-musks-drive-toward-data-center-ai-technology-domination).
• Figuur 7.3 Vergelijking van de hoeveelheid energie die Chatbots verbruiken vergeleken met alle andere AI-diensten (bron grafiek: Masley, 2025a).
• Figuur 7.4 Vergelijking van energiegebruik vergeleken met andere vormen van alledaags energieverbruik (bron grafiek: You, 2025).
• Figuur 7.5 Grafiek die weergeeft welke levensstijlverandering resulteert in een bepaalde vermindering van uitstoot van CO2 (in tonnen) (bron grafiek: You, 2025).
• Figuur 7.6 Vergelijking van waterverbruik door verschillende online activiteiten (bron grafiek: Masley, 2025a).
• Figuur 7.7 Vergelijking 2 van waterverbruik door verschillende functies (bron grafiek: Masley, 2025a).
• Figuur 7.8 Podcast van Trouw, 25 juni 2025.
• Figuur 9.1 De top 20 van bronnen in de mC4 dataset zoals weergegeven op de site van De Groene Amsterdammer (Hofman & Veerbeek, 2023).

#11.2Figuren originele URL’s

Figuur-4.2: https://images.squarespace-cdn.com/content/v1/64398599b0c21f1705fb8fb3/4e25a8bd-e1c5-4f01-8ffd-13665eef7423/Defining+Generative+AI+Explainer+%281%29.png?format=1000w

Figuur-4.3: https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/2/28/Artificial_neural_network_image_recognition.png

Figuur-4.4: https://canvas.vu.nl/courses/83333/files/9170751/

https://canvas.vu.nl/courses/83333/files/9170751/download?download_frd=1

Figuur-4.5: https://edudatabase.ctl-vu.nl/wp-content/uploads/2025/09/Figuur-4.5.png

Figuur-5.3: https://www.pinecone.io/_next/image/?url=https%3A%2F%2Fcdn.sanity.io%2Fimages%2Fvr8gru94%2Fproduction%2F927ca8cc5d92ee75f36d7eb4bef4685c4e3118e5-2880x1370.png&w=3840&q=75

Figuur-6.3: https://substackcdn.com/image/fetch/f_auto,q_auto:good,fl_progressive:steep/https%3A%2F%2Fsubstack-post-media.s3.amazonaws.com%2Fpublic%2Fimages%2F4a6b6ff7-950c-40f7-8ce3-389938dd38e3_1284x378.png

Figuur-6.5:
https://substackcdn.com/image/fetch/f_auto,q_auto:good,fl_progressive:steep/https%3A%2F%2Fsubstack-post-media.s3.amazonaws.com%2Fpublic%2Fimages%2Ff586df9b-e5a1-4ddb-81bb-ca0eb5d99efa_2518x1544.png

Figuur-6.6:
https://substackcdn.com/image/fetch/f_auto,q_auto:good,fl_progressive:steep/https%3A%2F%2Fsubstack-post-media.s3.amazonaws.com%2Fpublic%2Fimages%2F21550978-efd9-4aca-bfd8-55be56807d85_2506x1260.png

Figuur 3.1 URL voor Canvasweergave: https://edudatabase.ctl-vu.nl/wp-content/uploads/2025/09/Figuur-3.1.png

Figuur 4.5 URL voor Canvasweergave: https://edudatabase.ctl-vu.nl/wp-content/uploads/2025/09/Figuur-4.5.png

#11.3Boxen

• Box 1.1 Wat bedoelen we met ‘GPT’?
• Box 1.2 Als AI overtuigend klinkt, betekent dat niet dat het klopt
• Box 1.3 Techno-optimisten, techno-realisten, techno-activisten én techno-critici
• Box 1.4 Ethiek: academische integriteit
• Box 1.5 Politieke invloed door generatieve AI
• Box 1.6 Verantwoording AI-gebruik in dit boek
• Box 2.1 Wat is een prompt?
• Box 2.2 Large Language Models en multimodale modellen
• Box 2.3 Prompt engineering: een nieuwe academische vaardigheid
• Box 2.4 Ken je gereedschap
• Box 3.1 De illusie van begrijpen
• Box 3.2 Wanneer werkt AI-ondersteuning bij leren?
• Box 3.3 Ethiek: eigenaarschap over je eigen leerproces
• Box 3.4 Gebruiken van Gemini Notebook om te studeren
• Box 3.5 Praktische tips voor verantwoord AI-gebruik
• Box 4.1 Een prompt om te leren prompten
• Box 4.2 Praktische promptvoorbeelden
• Box 4.3 Te veel sycophancy
• Box 5.1 Animatie over de techniek achter generatieve AI
• Box 5.2 Algoritmes
• Box 5.3 AI, statistiek en Big Data: verschillen en overeenkomsten
• Box 5.4 Een audiovisuele vertelling van neurale netwerken en training
• Box 5.5 Hoe ziet het werk er voor ‘datalabeler’ uit?
• Box 5.6 Data zijn nooit neutraal
• Box 5.7 Waar gaat machinaal leren mis?
• Box 5.8 Technieken om hallucinaties tegen te gaan
• Box 5.9 Waarom AI gelooft in het eigen gelijk
• Box 6.1 LLM Modellen
• Box 6.2 Context window: wanneer loopt de chatgeschiedenis vast
• Box 6.3 Uploaden van bestanden en dataveiligheid
• Box 8.1 De digitale kloof in de samenleving
• Box 8.2 Ethiek in de toekomst van AI
• Box 9.1 ‘Enshittification of the internet’
• Box 9.2 Wanneer AI-gesprekken (te) echt worden: van chatbot tot levenspartner
• Box 9.3 De afgebrande Vondelkerk
• Box 9.4 Cambridge Analytica schandaal
• Box 9.5 Waarom sociale mediabedrijven geen AI inzetten om informatie van gebruikers te checken op correctheid of logische redeneerfouten
• Box 9.6 Persoonlijke, bijzondere en gevoelige gegevens
• Box 9.7 De schaal van AI-investeringen
• Box 9.8 De AI-bubbel
• Box 10.1 Hoe ontwikkel je een AI-geletterd profiel?
• Box 10.2 Ethische reflectie in het AI-tijdperk

#11.4Referenties

Abbas, M., Jam, F. A., & Khan, T. I. (2024). Is it harmful or helpful? Examining the causes and consequences of generative AI usage among university students. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 21(1), 10. https://doi.org/10.1186/s41239-024-00444-7

Ahmed, A. (2025, May 16). ChatGPT Usage Statistics: Numbers Behind Its Worldwide Growth and Reach. Digital Information World. https://www.digitalinformationworld.com/2025/05/chatgpt-stats-in-numbers-growth-usage-and-global-impact.html

AI for Education. (2023). Generative AI Explainer. AI for Education. https://www.aiforeducation.io/ai-resources/generative-ai-explainer

Ainsworth, S. (2008). The Educational Value of Multiple-representations when Learning Complex Scientific Concepts. In J. K. Gilbert, M. Reiner, & M. Nakhleh (Eds.), Visualization: Theory and Practice in Science Education (pp. 191–208). Springer Netherlands. https://doi.org/10.1007/978-1-4020-5267-5_9

Akmeşe, B. (2023). The Artificial Intelligence Dimension of Digital Manipulation Deepfake Videos: The Case of the Ukrainian-Russian People. Contemporary Issues of Communication, 2(2), Article 2.

Alpine, W., Geldner, N., Alpine, H., & Chepeliev, M. G. (2026). AI-driven productivity gains enable more CO2 emissions than they avoid in a global energy-economy model. Npj Climate Action, 5, 71. https://doi.org/10.1038/s44168-026-00411-0

Autoriteit Persoonsgegevens. (2025, January 6). Wat zijn persoonsgegevens? | Autoriteit Persoonsgegevens. https://www.autoriteitpersoonsgegevens.nl/themas/basis-avg/privacy-en-persoonsgegevens/wat-zijn-persoonsgegevens

Baas, E. (2025, April 30). (28) Post | LinkedIn. https://www.linkedin.com/posts/elisa-baas_baasin-chatgpt-kritisch-denken-prompt-ugcPost-7322569391303245824-jLXA/?utm_source=share&utm_medium=member_android&rcm=ACoAAAATgacBx9MluKs48BO1aRxqREWXJBXfTYw

Bandura, A. (2006). Toward a psychology of human agency. Perspectives on Psychological Science, 1(2), 164–180. https://doi.org/10.1111/j.1745-6916.2006.00011.x

Barberá, P. (2020). Social media, echo chambers, and political polarization. Social Media and Democracy: The State of the Field, Prospects for Reform, 34–55.

Bastani, H., Bastani, O., Sungu, A., Ge, H., Kabakcı, Ö., & Mariman, R. (2024). Generative AI can harm learning. The Wharton School Research Paper. https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4895486

Bender, E. M., Gebru, T., McMillan-Major, A., & Shmitchell, S. (2021). On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big? Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency, FAccT ’21, 610–623. https://doi.org/10.1145/3442188.3445922

Berghel, H. (2018). Malice domestic: The Cambridge analytica dystopia. Computer, 51(05), 84–89.

Bietti, E. (2020). From ethics washing to ethics bashing: A view on tech ethics from within moral philosophy. Proceedings of the 2020 Conference on Fairness, Accountability, and Transparency, FAT* ’20, 210–219. https://doi.org/10.1145/3351095.3372860

Binns, R. (2018). Algorithmic Accountability and Public Reason. Philosophy & Technology, 31(4), 543–556. https://doi.org/10.1007/s13347-017-0263-5

Bishop, C. M., & Nasrabadi, N. M. (2006). Pattern recognition and machine learning (Vol. 4). Springer. https://link.springer.com/book/9780387310732

Bjork, R. A., & Bjork, E. L. (2020). Desirable difficulties in theory and practice. Journal of Applied Research in Memory and Cognition, 9(4), 475.

Bommasani, R., Hudson, D. A., Adeli, E., Altman, R., Arora, S., Arx, S. von, Bernstein, M. S., Bohg, J., Bosselut, A., Brunskill, E., Brynjolfsson, E., Buch, S., Card, D., Castellon, R., Chatterji, N., Chen, A., Creel, K., Davis, J. Q., Demszky, D., … Liang, P. (2022). On the Opportunities and Risks of Foundation Models (arXiv:2108.07258). arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2108.07258

Braverman, H. (1974). Labor and monopoly capital: The degradation of work in the twentieth century. Monthly Review Press.

Brown, T. B. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. NeurIPS.

Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., Neelakantan, A., Shyam, P., Sastry, G., Askell, A., Agarwal, S., Herbert-Voss, A., Krueger, G., Henighan, T., Child, R., Ramesh, A., Ziegler, D. M., Wu, J., Winter, C., & Amodei, D. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. Advances in Neural Information Processing Systems, 33, 1877–1901.

Brundage, M., Avin, S., Wang, J., Belfield, H., Krueger, G., Hadfield, G., Khlaaf, H., Yang, J., Toner, H., Fong, R., Maharaj, T., Koh, P. W., Hooker, S., Leung, J., Trask, A., Bluemke, E., Lebensold, J., O’Keefe, C., Koren, M., … Anderljung, M. (2020). Toward Trustworthy AI Development: Mechanisms for Supporting Verifiable Claims (arXiv:2004.07213). arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2004.07213

Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2014). The second machine age: Work progress and prosperity in a time of brilliant technologies. WW Norton & company. https://books.google.com/books?hl=en&lr=&id=WiKwAgAAQBAJ&oi=fnd&pg=PA1&dq=Brynjolfsson+%26+McAfee+(The+Second+Machine+Age,+2014)+&ots=4-_rQd0vgi&sig=9ahhGo8N3pvczKq4rZiXXtcg7SU

Buolamwini, J., & Gebru, T. (2018). Gender shades: Intersectional accuracy disparities in commercial gender classification. Conference on Fairness, Accountability and Transparency, 77–91. http://proceedings.mlr.press/v81/buolamwini18a.html?mod=article_inline&ref=akusion-ci-shi-dai-bizinesumedeia

CBS. (2018). Energy—Figures—Economy | Trends in the Netherlands 2018—CBS [Webpagina]. Centraal Bureau voor de Statistiek. https://longreads.cbs.nl/trends18-eng/economy/figures/energy

Chayka, K. (2022, July 25). The Age of Algorithmic Anxiety. The New Yorker. https://www.newyorker.com/culture/infinite-scroll/the-age-of-algorithmic-anxiety

Chayka, K. (2024). Filterworld: How Algorithms Make Everything the Same. Heligo Books.

Christiano, P., Leike, J., Brown, T. B., Martic, M., Legg, S., & Amodei, D. (2017). Deep reinforcement learning from human preferences (arXiv:1706.03741; Version 3). arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.1706.03741

Couldry, N., & Mejias, U. A. (2019). The Costs of Connection: How Data Is Colonizing Human Life and Appropriating It for Capitalism. In The Costs of Connection. Stanford University Press. https://www.degruyterbrill.com/document/doi/10.1515/9781503609754/html

Cozzi, L., & Gould, T. (2024). World Energy Outlook 2024 – Analysis (World Energy Outlook). INTERNATIONAL ENERGY AGENCY. https://www.iea.org/reports/world-energy-outlook-2024

Crawford, K. (2021a). Atlas of AI: Power, Politics, and the Planetary Costs of Artificial Intelligence. Yale University Press.

Crawford, K. (2021b). Atlas of AI: Power, Politics, and the Planetary Costs of Artificial Intelligence. Yale University Press.

Crawford, K. (2021c). The Atlas of AI: Power, Politics, and the Planetary Costs of Artificial Intelligence. Yale University Press.

Crevier, D. (1993). AI: The Tumultuous History of the Search for Artificial Intelligence. Basic Books.

CriticalMynd. (2025, April 7). Understanding LLM Token Counts: What 1,000, 128,000 and 1 Million Tokens Actually Mean? Medium. https://criticalmynd.medium.com/understanding-llm-token-counts-what-1-000-128-000-and-1-million-tokens-actually-mean-9751131ac197

Crowston, K., & Bolici, F. (2025). Deskilling and upskilling with AI systems. Information Research an International Electronic Journal, 30(iConf). https://par.nsf.gov/biblio/10592287

Doctorow, C. (2022, November 28). Pluralistic: How monopoly enshittified Amazon/28 Nov 2022 – Pluralistic: Daily links from Cory Doctorow. https://pluralistic.net/2022/11/28/enshittification/

Eubanks, V. (2018). Automating Inequality: How High-Tech Tools Profile, Police, and Punish the Poor. St. Martin’s Publishing Group.

European Commission. (2018). The European AI Alliance. https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/european-ai-alliance

European Commission. (2025). DigComp Framework—European Commission. https://joint-research-centre.ec.europa.eu/projects-and-activities/education-and-training/digital-transformation-education/digital-competence-framework-citizens-digcomp/digcomp-framework_en

Frijns, R. (2025, December 12). Meta verwijdert tientallen queer- en abortusaccounts. Trouw. https://www.trouw.nl/binnenland/meta-verwijdert-tientallen-queer-en-abortusaccounts~b9cbb1c1/

Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press. http://www.deeplearningbook.org/

Goodfellow, I., Pouget-Abadie, J., & Mirza, M. (2014). Generative adversarial nets. 27.

Hart van Nederland. (2025, February 12). Liefde met een AI-chatbot? Jacob hertrouwt met digitale vrouw Aiva. Hart van Nederland. https://www.hartvannederland.nl/het-beste-van-hart/persoonlijke-verhalen/artikelen/jacob-trouwt-met-ai-vrouw-aiva-experts-waarschuwen

Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). The Elements of Statistical Learning. Springer. https://doi.org/10.1007/978-0-387-84858-7

Heikkiläarchive, M. (2024, June 14). How to opt out of Meta’s AI training. MIT Technology Review. https://www.technologyreview.com/2024/06/14/1093789/how-to-opt-out-of-meta-ai-training/

Herrman, J. (2026, January 14). How Claude Reset the AI Race. Intelligencer. https://nymag.com/intelligencer/article/how-claude-code-cowork-reset-the-ai-assistant-race.html

Ho, J., Jain, A., & Abbeel, P. (2020). Denoising Diffusion Probabilistic Models. Advances in Neural Information Processing Systems, 33, 6840–6851. https://proceedings.neurips.cc/paper/2020/hash/4c5bcfec8584af0d967f1ab10179ca4b-Abstract.html

Hofman, E., & Veerbeek, J. (2023, June 7). Chatbots als ChatGPT putten veel uit nazi- en complotsites. De Groene Amsterdammer. https://www.groene.nl/artikel/dat-zijn-toch-gewoon-al-onze-artikelen

Hofman, E., & Veerbeek, J. (2024, December 11). Bedreigende nepbeelden van asielzoekers– ze worden in meerderheid verspreid door één PVV-Kamerlid. De Groene Amsterdammer. https://www.groene.nl/artikel/het-land-van-de-hoogblonde-gezinnetjes

Hoog, M. de. (2025, June 2). Ja, AI kan je productiever maken. Maar wie vertrouwt jou dan nog? De Correspondent. https://decorrespondent.nl/16133/ja-ai-kan-je-productiever-maken-maar-wie-vertrouwt-jou-dan-nog/9699d435-5d3f-0755-0dae-309ff9658c99

Järvelä, S., Zhao, G., Nguyen, A., & Chen, H. (2025). Hybrid intelligence: Human–AI coevolution and learning. British Journal of Educational Technology, 56(2). https://doi.org/10.1111/bjet.13560

j-jfp. (2026, January 9). Vondelkerkbrand wordt gebruikt om te stoken. Nee, het was geen aanslag. Justice for Prosperity. https://justiceforprosperity.org/vondelkerkbrand-wordt-gebruikt-om-te-stoken-nee-het-was-geen-aanslag/

Kasirzadeh, A. (2025). Two types of AI existential risk: Decisive and accumulative. Philosophical Studies, 182(7), 1975–2003. https://doi.org/10.1007/s11098-025-02301-3

Kestin, G., Miller, K., Klales, A., Milbourne, T., & Ponti, G. (2024). AI Tutoring Outperforms Active Learning. Research Square. https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-4243877/v1

King, D. (1997). The Commissar Vanishes: The Falsification of Photographs and Art in Stalin’s Russia. Henry Holt and Company.

Kirschner, P. (2026, January 13). Offloaden vs. Outsourcen: Dat is de vraag [Substack newsletter]. Paul Kirschner. https://paulkirschner173727.substack.com/p/offloaden-vs-outsourcen-dat-is-de

Kniberg, H. (Director). (2024, January 20). Generative AI in a Nutshell—How to survive and thrive in the age of AI [Video recording]. https://www.youtube.com/watch?v=2IK3DFHRFfw

Kojima, T. (2022). Large Language Models are Zero-Shot Reasoners. arXiv Preprint.

Kosmyna, N., Hauptmann, E., Yuan, Y. T., Situ, J., Liao, X.-H., Beresnitzky, A. V., Braunstein, I., & Maes, P. (2025). Your brain on ChatGPT: Accumulation of cognitive debt when using an AI assistant for essay writing task. arXiv Preprint arXiv:2506.08872, 4. https://collimateur.uqam.ca/wp-content/uploads/sites/11/2025/12/2506.08872v1_comp.pdf

Kreps, S., & Kriner, D. (2023). How AI threatens democracy. Journal of Democracy, 34(4), 122–131.

Kruger, J., & Dunning, D. (1999). Unskilled and unaware of it: How difficulties in recognizing one’s own incompetence lead to inflated self-assessments. Journal of Personality and Social Psychology, 77(6), 1121–1134.

Last, B., & Esselink, J. (2025, December 5). Waarom kritiek op AI nuance behoeft: Een pleidooi voor gelaagde analyse [Online post]. LinkedIn. https://www.linkedin.com/pulse/waarom-kritiek-op-ai-nuancering-behoeft-een-pleidooi-voor-barend-last-yvkxe/

Law, J. B. (2026, March 26). College students are writing with AI – but a pilot study finds they’re not simply letting it write for them. The Conversation. https://doi.org/10.64628/AAI.vkeukjdts

LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521(7553), 436–444.

Lewis, P., Perez, E., Piktus, A., Petroni, F., Karpukhin, V., Goyal, N., Küttler, H., Lewis, M., Yih, W., & Rocktäschel, T. (2020). Retrieval-augmented generation for knowledge-intensive nlp tasks. Advances in Neural Information Processing Systems, 33, 9459–9474.

Li, P., Yang, J., Islam, M. A., & Ren, S. (2025). Making AI less “thirsty”: Uncovering and addressing the secret water footprint of AI models. Communications of the ACM, 68(7), 54–61.

Lim, S. L., & Bentley, P. J. (2022). Opinion amplification causes extreme polarization in social networks. Scientific Reports, 12(1), 18131.

Lipton, Z. C. (2018). The mythos of model interpretability. Communications of the ACM, 61(10), 36–43.

Liu, P. (2021). Pre-train, Prompt, and Predict: A Systematic Survey of Prompting Methods in Natural Language Processing. ACM Computing Surveys.

Lodge, J. M., & Loble, L. (2026). Artificial intelligence, cognitive offloading and implications for education [Report]. University of Technology Sydney. (Australia). https://apo.org.au/node/333716

Luccioni, A. S., Strubell, E., & Crawford, K. (2025). From efficiency gains to rebound effects: The problem of Jevons’ paradox in AI’s polarized environmental debate. Proceedings of the 2025 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (FAccT ’25). https://doi.org/10.1145/3715275.3732007

Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M., & Forcier, L. B. (2022). Intelligence Unleashed: An Argument for AI in Education. Pearson Education.

Luo, J., Paduraru, C., Voicu, O., Chervonyi, Y., Munns, S., Li, J., Qian, C., Dutta, P., Davis, J. Q., Wu, N., Yang, X., Chang, C.-M., Li, T., Rose, R., Fan, M., Nakhost, H., Liu, T., Kirkman, B., Altamura, F., … Mankowitz, D. J. (2022). Controlling commercial cooling systems using reinforcement learning. https://doi.org/10.48550/arXiv.2211.07357

Luyendijk, J. (2006). Het zijn net mensen. Podium b.v. Uitgeverij.

Magnason, A. S. (2022). Over tijd en water: Een geschiedenis van onze toekomst. Singel Uitgeverijen.

Maniates, M. F. (2001). Individualization: Plant a tree, buy a bike, save the world? Global Environmental Politics, 1(3), 31–52. https://doi.org/10.1162/152638001316881395

Martijn, M. (2023, September 20). AI draait op werk van miljoenen onzichtbare, slechtbetaalde mensen. Wie komt er voor ze op? De Correspondent. https://decorrespondent.nl/14804/ai-draait-op-werk-van-miljoenen-onzichtbare-slechtbetaalde-mensen-wie-komt-er-voor-ze-op/b7d59642-4142-0f2e-250f-3a2fc529b0cc

Masley, A. (2025a, January 13). Using ChatGPT is not bad for the environment [Substack newsletter]. The Weird Turn Pro. https://andymasley.substack.com/p/individual-ai-use-is-not-bad-for

Masley, A. (2025b, June 14). Computing is efficient [Substack newsletter]. The Weird Turn Pro. https://andymasley.substack.com/p/computing-is-efficient

Matias, Y. (2023, October 10). Project Green Light’s work to reduce urban emissions using AI. The Keyword (Google Blog). https://blog.google/company-news/outreach-and-initiatives/sustainability/google-ai-reduce-greenhouse-emissions-project-greenlight/

Maynez, J., Narayan, S., Bohnet, B., & McDonald, R. (2020). On Faithfulness and Factuality in Abstractive Summarization. In D. Jurafsky, J. Chai, N. Schluter, & J. Tetreault (Eds.), Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (pp. 1906–1919). Association for Computational Linguistics. https://doi.org/10.18653/v1/2020.acl-main.173

Mazzucato, M. (2021). Mission Economy: A Moonshot Guide to Changing Capitalism. Penguin UK.

McAfee, A., & Brynjolfsson, E. (2017). Machine, platform, crowd: Harnessing our digital future (First edition). W.W. Norton & Company.

McKinsey. (2023, June 14). Economic potential of generative AI | McKinsey. https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier#introduction

Meer, van der, H. (2025). Checklist beoordelen GenAI content. https://edusources.nl/materials/f80b8d39-1dad-4c04-954b-831c15d14117/checklist-beoordelen-genai-content?tab=0

Metcalf, J., & Crawford, K. (2016). Where are human subjects in Big Data research? The emerging ethics divide. Big Data & Society, 3(1), 2053951716650211. https://doi.org/10.1177/2053951716650211

Mitchell, M. (2019). Artificial Intelligence: A Guide for Thinking Humans. Penguin.

Mitchell, T. M. (1997). Machine Learning. McGraw-Hill.

Mollick, E., & Mollick, L. (2023). Using AI to improve teaching and learning. arXiv Preprint. https://arxiv.org/abs/2304.03442

NOS. (2023, June 21). Studenten met migratieachtergrond opvallend vaak beschuldigd van fraude, minister wil systeem grondig nagaan. https://nos.nl/op3/artikel/2479700-studenten-met-migratieachtergrond-opvallend-vaak-beschuldigd-van-fraude-minister-wil-systeem-grondig-nagaan

NOS. (2025, December 24). Uitzonderlijke maatregel van VS: Oud-EU-commissaris mag land niet meer in. https://nos.nl/artikel/2595830-uitzonderlijke-maatregel-van-vs-oud-eu-commissaris-mag-land-niet-meer-in

O’Callaghan, D., Greene, D., Conway, M., Carthy, J., & Cunningham, P. (2015). Down the (White) Rabbit Hole: The Extreme Right and Online Recommender Systems. Social Science Computer Review, 33(4), 459–478. https://doi.org/10.1177/0894439314555329

OECD. (2022). Measuring the environmental impacts of artificial intelligence compute and applications: The AI footprint (OECD Digital Economy Papers No. 341; OECD Digital Economy Papers, Vol. 341). https://doi.org/10.1787/7babf571-en

OpenAI. (2021, July 28). Techniques for training large neural networks. https://openai.com/index/techniques-for-training-large-neural-networks/

OpenAI. (2023, December 13). Partnership with Axel Springer to deepen beneficial use of AI in journalism. https://openai.com/index/axel-springer-partnership/

OpenAI. (2025, May 2). Expanding on what we missed with sycophancy. https://openai.com/index/expanding-on-sycophancy/

OpenAI, Achiam, J., Adler, S., Agarwal, S., Ahmad, L., Akkaya, I., Aleman, F. L., Almeida, D., Altenschmidt, J., Altman, S., Anadkat, S., Avila, R., Babuschkin, I., Balaji, S., Balcom, V., Baltescu, P., Bao, H., Bavarian, M., Belgum, J., … Zoph, B. (2023). GPT-4 Technical Report (arXiv:2303.08774). arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2303.08774

Perrigo, B. (2023, January 18). Exclusive: The $2 Per Hour Workers Who Made ChatGPT Safer. TIME. https://time.com/6247678/openai-chatgpt-kenya-workers/

Phillips, W. (2015). This is why we can’t have nice things: Mapping the relationship between online trolling and mainstream culture. Mit Press. https://books.google.com/books?hl=en&lr=&id=pjYhBwAAQBAJ&oi=fnd&pg=PR7&dq=What+is+online+trolling&ots=THN26JXpbz&sig=oEsugBub901oZQoIk6aNCTveGL8

Pilz, K. F., Sanders, J., Rahman, R., & Heim, L. (2025). Trends in AI Supercomputers (arXiv:2504.16026). arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2504.16026

Pinecone. (2025). Conversational Memory for LLMs with Langchain | Pinecone. https://www.pinecone.io/learn/series/langchain/langchain-conversational-memory/

Polimeni, J. M., Mayumi, K., Giampietro, M., & Alcott, B. (2015). The Myth of Resource Efficiency: The Jevons Paradox. Routledge. https://doi.org/10.4324/9781315781358

POLITICO. (2025, April 11). Ireland probes Musk’s X for feeding Europeans’ data to its AI model Grok. POLITICO. https://www.politico.eu/article/irish-dpc-launches-investigation-into-xs-use-of-eu-data-to-train-ai/

Pontefract, D. (2025, March 25). Authors Challenge Meta’s Use Of Their Books For Training AI. Forbes. https://www.forbes.com/sites/danpontefract/2025/03/25/authors-challenge-metas-use-of-their-books-for-training-ai/

Radford, A. (2019). Language models are unsupervised multitask learners. OpenAI Blog.

Reisner, A. (2025, June 25). The End of Publishing as We Know It. The Atlantic. https://www.theatlantic.com/technology/archive/2025/06/generative-ai-pirated-articles-books/683009/

Ritchie, H. (2024). Not the end of the world: How we can be the first generation to build a sustainable planet. Chatto & Windus.

Rossini, C. (2026, March 26). Two verdicts in two days: How American courts are rewriting the rules for Big Tech and children. The Conversation. https://doi.org/10.64628/AAI.rmjdp5qcm

Rudin, C. (2019). Stop explaining black box machine learning models for high stakes decisions and use interpretable models instead. Nature Machine Intelligence, 1(5), 206–215.

Russell, S. J., & Norvig, P. (2016). Artificial Intelligence: A Modern Approach. Pearson Education Limited.

Ryan, J. (2024). The Coming Enshittification of AI: Will AI follow internet search and e-commerce down the path of enshittification, or can we finally have nice things? The Journal of Business and Artificial Intelligence, 1(2), Article 2. https://jbai.ai/index.php/jbai/article/view/31

Sadowski, J. (2019). When data is capital: Datafication, accumulation, and extraction. Big Data & Society, 6(1), 2053951718820549. https://doi.org/10.1177/2053951718820549

Sanderson, G. (2017). 3Blue1Brown. https://www.3blue1brown.com/topics/3blue1brown.com

Sharma, M., Tong, M., Korbak, T., Duvenaud, D., Askell, A., Bowman, S. R., Cheng, N., Durmus, E., Hatfield-Dodds, Z., Johnston, S. R., Kravec, S., Maxwell, T., McCandlish, S., Ndousse, K., Rausch, O., Schiefer, N., Yan, D., Zhang, M., & Perez, E. (2023). Towards Understanding Sycophancy in Language Models (arXiv:2310.13548). arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2310.13548

Siu, E. (2025, May 8). I took a 2-day “vibe coding” class and successfully built a product. Here are my biggest takeaways. CNBC. https://www.cnbc.com/2025/05/08/i-took-a-2-day-vibe-coding-class-and-successfully-built-a-product.html

SLO. (2024). Digitale geletterdheid [Overzichtspagina]. SLO. https://www.slo.nl/thema/meer/basisvaardigheden/digitale-geletterdheid/

Smith, C., S. (2023, September 8). What Large Models Cost You – There Is No Free AI Lunch. Forbes. https://www.forbes.com/sites/craigsmith/2023/09/08/what-large-models-cost-you--there-is-no-free-ai-lunch/

Solon, O. (2021, June 19). Drought-stricken communities push back against data centers. NBC News. https://www.nbcnews.com/tech/internet/drought-stricken-communities-push-back-against-data-centers-n1271344

SpaceX neemt xAI over en wil datacenters in de ruimte bouwen. (2026, February 3). Emerce. https://www.emerce.nl/nieuws/elon-musks-spacex-neemt-xai-datacenters-ruimte-bouwen

Sparrow, R. (2021). Virtue and Vice in Our Relationships with Robots: Is There an Asymmetry and How Might it be Explained? International Journal of Social Robotics, 13(1), 23–29. https://doi.org/10.1007/s12369-020-00631-2

Spinner, Y. (2025). Rechter houdt recordschikking van Anthropic in zaak auteursrecht voorlopig tegen. Tweakers. https://tweakers.net/nieuws/238930/rechter-houdt-recordschikking-van-anthropic-in-zaak-auteursrecht-voorlopig-tegen.html

Steel, P. (2007). The nature of procrastination: A meta-analytic and theoretical review of quintessential self-regulatory failure. Psychological Bulletin, 133(1), 65.

Stern, N., Romani, M., Pierfederici, R., Braun, M., Barraclough, D., Lingeswaran, S., Weirich-Benet, E., & Niemann, N. (2025). Green and intelligent: The role of AI in the climate transition. Npj Climate Action, 4(1), 56. https://doi.org/10.1038/s44168-025-00252-3

Stikker, M. (2019). Het internet is stuk, maar we kunnen het repareren. De Geus.

Streppel, A. R., Nijenkamp, R., Tabois, L., & Blikmans-Middel, M. B. (2024, September 1). Critical AI Literacy Module. University of Groningen. https://edusources.nl/materials/2bee669c-264e-461b-af05-2f54351496d1/critical-ai-literacy-e-learning-course

Susser, D., Roessler, B., & Nissenbaum, H. (2019). Online manipulation: Hidden influences in a digital world. Geo. L. Tech. Rev., 4, 1.

Sutton, R. S., & Barto, A. G. (1998). Reinforcement learning: An introduction (Vol. 1). MIT press Cambridge. https://www.cambridge.org/core/journals/robotica/article/robot-learning-edited-by-jonathan-h-connell-and-sridhar-mahadevan-kluwer-boston-19931997-xii240-pp-isbn-0792393651-hardback-21800-guilders-12000-8995/737FD21CA908246DF17779E9C20B6DF6

Sweller, J., van Merriënboer, J. J. G., & Paas, F. (2019). Cognitive Architecture and Instructional Design: 20 Years Later. Educational Psychology Review, 31(2), 261–292. https://doi.org/10.1007/s10648-019-09465-5

Terbeek, L. (2025). The AI Maturity in Education Scan (AIMES). Vrije Universiteit Amsterdam. https://vu.nl/en/education/more-about/the-ai-maturity-in-education-scan-aimes

Tiwari, R. K. (2025, June 8). A Visual Guide to AI Agents [Substack newsletter]. AwesomeNeuron. https://awesomeneuron.substack.com/p/a-visual-guide-to-ai-agents?utm_medium=android&r=54x18o

Tour Salifou, S. (2025, December 25). The NotebookLM Workflow That Changed How I Learn Any Technology. Medium. https://pub.towardsai.net/the-notebooklm-workflow-that-changed-how-i-learn-any-technology-373f430a17e5

United Consumers. (2025). Sluipverbruik van Stroom Meten en Verlagen: Bekijk onze tips! UnitedConsumers. https://www.unitedconsumers.com/energie/blog/sluipverbruik

Vaendel, D. (2025, June 16). Je motivatiebrief schrijven met ChatGPT? “Die kandidaten zijn sowieso zwak.” Observant. https://www.observantonline.nl/Home/Artikelen/id/63439/je-motivatiebrief-schrijven-met-chatgpt-die-kandidaten-zijn-sowieso-zwak

Van Bergeijk, J. (2025, April 30). Heeft het werk als trainer van AI-modellen als ChatGPT überhaupt zin? De Groene Amsterdammer. https://www.groene.nl/artikel/heeaal-leuke-mensen-haha

Van Dijk, J. A. G. M. (2020). The Digital Divide. Polity Press.

Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., Kaiser, Ł. ukasz, & Polosukhin, I. (2017). Attention is All you Need. Advances in Neural Information Processing Systems, 30. https://proceedings.neurips.cc/paper/2017/hash/3f5ee243547dee91fbd053c1c4a845aa-Abstract.html

Vattenfall en Project Enki willen datacenters bouwen bij windparken op de Noordzee. (2026, June 17). BouwNieuwsVandaag. https://bouwnieuwsvandaag.nl/datacenters-windpark-noordzee-vattenfall/

Verhagen, L. (2025, May 1). Krachtigste AI-computers in privébezit: ‘Een treurig beeld. We zijn overgeleverd aan big tech.’ de Volkskrant. https://www.volkskrant.nl/tech/krachtigste-ai-computers-in-privebezit-een-treurig-beeld-we-zijn-overgeleverd-aan-big-tech~b427d0ff/

Vermunt, J. D. H. M., & Verloop, N. (1999). Congruence and friction between learning and teaching. Learning and Instruction, 9, 257–280.

Visser, D. (2025, June 26). Trainen van AI is géén ‘fair use.’ Mr. Online. https://www.mr-online.nl/trainen-van-ai-is-geen-fair-use/

Vries-Gao, A. de. (2025a). Artificial intelligence: Supply chain constraints and energy implications. Joule, 0(0). https://doi.org/10.1016/j.joule.2025.101961

Vries-Gao, A. de. (2025b). Artificial intelligence: Supply chain constraints and energy implications. Joule, 0(0). https://doi.org/10.1016/j.joule.2025.101961

VU Amsterdam. (2025). Generatieve AI, Copilot en ChatGPT. Generatieve AI, Copilot en ChatGPT. https://vu.nl/nl/student/tentamens/generatieve-ai-jouw-gebruik-onze-verwachtingen

Wanneer barst de AI-bubbel? (2025, August 11). VPRO Tegenlicht. https://tegenlicht.vpro.nl/artikelen/wanneer-barst-de-ai-bubbel

Wei, J. (2022). Chain of Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models. arXiv Preprint.

Williams, K. (2023, July 27). 16 charts that explain the AI boom. https://www.understandingai.org/p/16-charts-that-explain-the-ai-boom

Williams, K. (2026, February 9). The many masks LLMs wear. https://www.understandingai.org/p/the-many-masks-that-llms-wear

Yang, L., Zhang, Z., Song, Y., Hong, S., Xu, R., Zhao, Y., Zhang, W., Cui, B., & Yang, M.-H. (2024). Diffusion models: A comprehensive survey of methods and applications. arXiv.Org. https://arxiv.org/abs/2209.00796

You, J. (2025, February 7). How much energy does ChatGPT use? Epoch AI. https://epoch.ai/gradient-updates/how-much-energy-does-chatgpt-use

Zamfirescu-Pereira, J. D. (2023). Why Johnny Can’t Prompt: How Non-AI Experts Try (and Fail) to Design LLM Prompts. CHI Conference.

Zhang, S., Zhao, X., Zhou, T., & Kim, J. H. (2024). Do you have AI dependency? The roles of academic self-efficacy, academic stress, and performance expectations on problematic AI usage behavior. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 21(1), 34. https://doi.org/10.1186/s41239-024-00467-0

Ziegelmayer, U. (2021). The ethics of artificial intelligence. Springer.

#11.5Kijktips

• Kijktip 2.1: wil je zien hoe alledaagse AI-functionaliteiten kunnen doorschieten in iets existentieels? Kijk de episode Be Right Back van Black Mirror (seizoen 2, aflevering 1), waarin een AI op basis van chat- en zoekgeschiedenis een overleden persoon nabootst.
• Kijktip 4.1: wil je zien wat er mis kan gaan als je opdracht te vaag is? Kijk dan Star Trek: The Next Generation - Elementary, Dear Data (seizoen 2, aflevering 3), waarin een onduidelijke prompt tot onvoorziene gevolgen leidt.
• Kijktip 4.2: voor een absurdistisch voorbeeld van waar dit toe zou kunnen leiden, bekijk je episode 3 ‘Sickofancy’ van seizoen 27 van South Park.
• Kijktip 4.3: voor meer verdieping over hoe datasets vooroordelen kunnen inbouwen, kijk de documentaire Coded Bias (2020), die laat zien hoe gezichtsherkenning systematisch bias kan reproduceren en waarom menselijke controle nodig blijft.
• Kijktip 5.1: wil je een voorbeeld zien van hoe een strikt geprogrammeerd systeem de regels te letterlijk neemt? Kijk dan de film Avengers: Age of Ultron (2015), waarin de AI Ultron uit de hand loopt, doordat hij de opdracht om de mensheid te beschermen te star interpreteert.
• Kijktip 9.1: bekijk voor een interessante verfilming over de relatie tussen mensen en chatbots de film Her (2013), waarin een eenzame schrijver (gespeeld door Joaquin Phoenix) een relatie ontwikkeld met een besturingssysteem (gespeeld door Scarlet Johansson).
• Kijktip 9.2: voor een verdiepende blik op hoe tech-bedrijven jouw data gebruiken zonder dat je het doorhebt, kijk je de Netflix documentaire The Social Dilemma, waarin voormalige Google- en Facebook-engineers uitleggen hoe algoritmes jouw aandacht vastgrijpen en wat er werkelijk gebeurt met je persoonlijke gegevens.

#11.6Tabellen

• Tabel 1.1 Het DigiComp conceptuele referentiemodel (European Commission, 2025)
• Tabel 4.1 Overzicht van AI-gereedschappen
• Tabel 5.1 Overzicht van machine learning methodes.
• Tabel 6.1 Ontwikkelaars van LLM’s, hun service, modellen en globale aanduiding van voldoen aan Privacy en Security eisen op basis van kennis van het AI Competence Network van VU Amsterdam.
• Tabel 7.1 Een vergelijking tussen de energie benodigd voor 100 generatieve AI prompts per dag ten opzichte van ander alledaags energieverbruik.