Met de software van Lirebird kun je de stem van iedereen nabootsen. Alles wat je nodig hebt is ongeveer een minuut aan audio opname van deze desbetreffende persoon. De software vindt de unieke kenmerken van zijn of haar stem en kan de stem vervolgens nabootsen. Je kunt het algoritme gebruiken en de stem vervolgens van alles laten zeggen. Zo zou je Jesse Klaver van Groen Links kunnen laten zeggen dat het klimaat helemaal niet zo belangrijk is, Mark Rutte een uitspraak laten doen over de voordelen van nivellering en de directeur van de Nederlandse bank kunstmatig laten uitspreken dat hij de Gulden terug wil als wettig betaalmiddel.
Kunstmatig geproduceerde stemmen die klinken als het origineel dus. En zoals we tegenwoordig naar een foto kijken en ons afvragen of deze door Photoshop is bewerkt, zo zullen we dat in de toekomst aangaande gesproken audio opnames ook gaan doen. Onze unieke stem blijkt dus ook kopieerbaar en te reproduceren te zijn. Deze applicatie werkt nog niet feilloos, maar dat zal geen jaren meer duren voordat dat wel het geval is.
Captricity is een softwarebedrijf dat zich richt op tekstherkenning, zowel lastig leesbare handschriften als keurig getypte documenten. Daarmee gaat het verder dan de bestaande programma’s voor Optical Character Recognition (OCR): de elektronische omzetting van getypte, geschreven of gedrukte teksten in een gedigitaliseerde vorm.
Tekstuele informatie wordt uit allerlei bronnen gehaald, zoals (soms bijna onleesbare) met de hand ingevulde formulieren, paspoorten, facturen, bankafschriften, ontvangstbewijzen, visitekaartjes, e-mails et cetera. Als de teksten zijn gedigitaliseerd, zijn ze klaar voor bijvoorbeeld automatische vertaling, rapportages, CRM systemen of text mining. Er kunnen dan risico-evaluaties plaatsvinden, frauduleuze activiteiten worden gedetecteerd of klanten worden benaderd. De tijd dat iemand handgeschreven teksten moest invoeren in een computer om het vervolgens te kunnen gebruiken lijken daarmee bijna achter ons te liggen.
De software van Captricity ontsluit klantgegevens voor onder meer verzekeringsmaatschappijen, overheden en instellingen voor gezondheidszorg.
Nu nog krijgen sommige handgeschreven formulieren heel af en toe een laatste check van mensen, maar dankzij machine learning nemen de mogelijkheden van de Captricity-programma’s door het gebruik steeds toe.
Casetext is een startup in San Francisco die zich bezighoudt met de verbetering van juridisch onderzoek. In het verleden kon het opzoeken van informatie in rechtenbibliotheken en juridische bestanden een tijdrovende, dure en inefficiënte aangelegenheid zijn. Het was werk dat werd uitbesteed aan assistenten, griffiers en secretaressen. Nu heeft Casetext een alternatief gebouwd, aan de hand van wetenschappelijke gegevens, machine learning en NLP software: een eigen digitale juridische bibliotheek, die maandelijks door een miljoen mensen wordt bezocht. Deze bevat een database van de rechtspraak in de VS.
Bovendien heeft Casetext research tools ontwikkeld op basis van machine learning en AI-technologie, zoals het CARA-systeem. CARA kan de gehele corpus van Amerikaanse wetteksten doorzoeken en enkele seconden later relevante jurisprudentie opduiken.
Jim, de digitale schade-afhandelaar van het bedrijf Lemonade, heeft onlangs aangetoond dat de tijd tussen het indienen van de schadeclaim van de verzekerde en het uitkeren van de vergoeding veel korter kan. In dit geval slechts 3 seconden. Jim is een systeem dat draait op kunstmatige intelligentie. Het indienen van de claim gaat via een chatbot.
Je beantwoordt vragen, uploadt een bonnetje en selecteert de categorie waar je claim binnen valt. In drie seconden beoordeelt het systeem vervolgens de claim, legt het naast je reeds bestaande polis, laat er 18 verschillende anti-fraude algoritmen overheen gaan én maakt het bedrag over op je rekening.
Een proces dat voorheen dagen duurde, is dankzij AI gereduceerd tot seconden. En natuurlijk ben je nog zelf verantwoordelijk voor het juist aanleveren van gegevens en het indienen van de claim, maar het beoordelen en het geld overmaken kan in dit voorbeeld letterlijk in seconden plaatsvinden met dank aan AI.
Fin is een nieuwkomer in het landschap van digitale assistenten. Er zijn met Fin onwijs veel mogelijkheden: niet alleen het inplannen van afspraken, het maken van de reserveringen of reisplanningen, maar je kunt Fin ook spullen laten kopen of door Fin onderzoek laten doen naar bepaalde onderwerpen.
Voorbeelden die op de website genoemd worden
"Fin kun je vier tickets voor mij bestellen voor het concert bij Fox volgende week vrijdag? En laat Jenny, Rob en Jason weten dat ze zijn uitgenodigd."
"Fin, kun je een kopie van het David Foster boek naar Rob toesturen."
"Fin, kun je deze rekening van het ziekenhuis voor mij betalen, je kunt gebruik maken van mijn creditcard."
"Fin, Hoe laat gaat de laatste trein van het Oakland stadion naar San Francisco vanavond. Wil je een sms en e-mail naar me sturen om het me te helpen herinneren?"
"Fin, ik ga nog even op vakantie met mijn vriendin. Kun je alle afspraken die ik in San Francisco deze week heb afzeggen of verplaatsen en tevens een restaurant voor mij reserveren op mijn vakantieadres. Wat moet ik daar sowieso gaan zien wat jou betreft?"
Je merkt het: Fin kan veel. Maar..... wanneer je de website goed leest zie je dat de lastige vragen die je stelt aan deze assistent worden afgehandeld door mensen van vlees en bloed. Ah! Dat is de reden dat Fin meer kan dan andere assistenten; hulp van mensen. Nu nog wel in ieder geval. Als je de video op de website kijkt, krijg je trouwens wel een goed idee van hoe het tijdperk van de digitale assistent eruit gaat zien. Interessant bedrijf!
Ik geef graag een lezing over de toekomst van werk of over de impact van nieuwe technologie op ons leven. Zaterdag vertrek ik naar Singularity University / Silicon Valley en mijn kennis verpak ik in een lezing of dagdeelprogramma. Belangstelling? info@jarnoduursma.nl
Jarno Duursma 06-16074953 info@jarnoduursma.nl 
