Dit was onvermijdelijk.
Vanaf het moment dat Bregman zichzelf ging verenigingen met 'morele ambitie' is het onvermijdelijk dat hij een koopman zou worden voor het één of ander.
En hij heeft zijn product gevonden: slecht onderbouwde AI-apologie.
🧵Rutger Bregman: tussen principe en opportunisme
RE: https://bsky.app/profile/did:plc:66lbtw2porscqpmair6mir37/post/3mnpzre3jlk23Allereerst de titel: "liberalen zijn de nieuwe klimaatontkenners"
Hiermee maakt hij een vergelijking tussen wetenschapsontkenning op de rechterflank, en AI-critici op de linkerflank. Volgens hem is de AI-toekomst net zo ongewis als klimaatverandering, en is AI-kritiek dus wetenschapsontkenning.
Volgens Bregman is de structuur van de argumenten hetzelfde. Klimaatontkenners stellen:
1. Het klimaat warmt niet op;
2. Het klimaat warmt op, maar niet door mensen;
3. Het zijn mensen, maar de effecten vallen mee;
4. De effecten zijn erg, maar we kunnen er niets meer aan doen.
Ook AI-sceptici doen dit, volgens hem. Zo werden LLM's (large language models) 'stochastische papegaaien' genoemd, die alleen maar hun input konden husselen en herhalen.
Dit als gevolg van de enorme, niet-gecureerde datasets die voor training werden gebruikt.
dl.acm.org/doi/10.1145/...On the Dangers of Stochastic P...On the Dangers of Stochastic Parrots | Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency
Bregman gaat niet in detail in op die kritiek, maar wijst naar enkele voorbeelden.
Dat AI kunstprijzen wint, bijvoorbeeld. Zijn voorbeeld is de digital arts competition op de Colorado State Fair uit 2022, met een hoofdprijs van $300.
Niet wereldschokkend.
www.smithsonianmag.com/smart-news/a...Art Made With Artificial Intel...
Art Made With Artificial Intelligence Wins at State Fair
Artist Jason Allen placed first in a Colorado contest, generating debate about A.I.'s role in art
Bregman zegt ook dat de jury niet wist dat het AI-gegenereerde kunst was, maar in ieder geval in de bron die hij gebruikt is dat niet zo. Daar was de jury op de hoogte.
Een ander voorbeeld is een algoritme van Microsoft dat beter complexe diagnoses kan maken dan huisartsen.
Dit is veelbelovend, maar het is een heel ander beestje. Hier gaat het om een machine learning algorithm, wat iets anders is dan generatieve AI (zoals LLMs).
time.com/7299314/micr...Microsoft’s AI Is Better Than ...
Microsoft’s AI Is Better Than Doctors at Diagnosing Disease
The AI system bested human doctors at diagnosing difficult medical cases.
De meeste investering, en de meeste kritiek, richt zich op die generatieve AI. Dát is de 'stochastische papegaai' waar zoveel kritiek op is. Door algoritmen erbij te slepen, vergelijkt Bregman eigenlijk appels met peren.
Andere behaalde resultaten, zoals de (niet-officiële) gouden medaille op de wiskundeolympiade van 2025, zijn minder indrukwekkend dan ze lijken. Het punt van de olympiade is dat scholieren lastige problemen oplossen, waarvan het antwoord al bekend is.
www.scientificamerican.com/article/math...AI Crushed the Math Olympiad—O...
AI Crushed the Math Olympiad—Or Did It?
AI models supposedly did well on International Math Olympiad problems, but how they got their answers reminds us why we still need people doing math
Dat is een van de grootste problemen van LLMs en andere generatieve AI: het zijn 'black boxes' waarvan je nooit precies weet wat ze aan het doen zijn.
Dat maakt antwoorden automatisch onbetrouwbaar, dus als zo'n model iets nieuws bedenkt, moet je het altijd door een mens laten controleren.
Dit is ook een probleem als het gaat om coderen. Generatieve modellen kunnen ook coderen.
Het probleem: coderen gaat niet alleen om het creëren van software, maar ook over een systeem bouwen waar toekomstige IT'ers mee kunnen werken. Een systeem dat helder en inzichtelijk is opgebouwd.
En dat is precies waar dit soort code-bots de fout in gaan. Hun werk is vaak onnavolgbaar. Deze schrijver probeerde een app te vibe-coden, en naast dat de code onbegrijpelijk was voor experts, zaten er ook grote veiligheidsrisico's in de data-opslag.
stackoverflow.blog/2026/01/02/a...A new worst coder has entered ...
A new worst coder has entered the chat: vibe coding without code knowledge - Stack Overflow
Bregman extrapoleert die groei vervolgens tot in het oneindige, maar op basis van heel weinig datapunten. Het is evengoed mogelijk dat de modellen binnenkort hun limiet bereiken, zoals LLMs nu doen.
Daarnaast: hoe meer je door modellen laat coden, hoe groter de fouten die opstapelen.
Bregman haalt vervolgens Claude Mythos aan, een nieuw model van Anthropic dat volgens hem het elektriciteitsnet en drinkwatersystemen zou kunnen hacken.
Mythos werd twee maanden geleden aangekondigd doordat Anthropic het model in het geheim met concurrenten deelden, om de veiligheid te checken.
Dit lijkt nu echter vooral marketing te zijn geweest. Mythos werd stil gehouden omdat het bedrijf te weinig computerkracht had om het open te stellen voor publiek gebruik, niet vanwege veiligheidsissues.
En dit is het grote ding in de AI-wereld: hype.
calnewport.com/is-claude-my...Is Claude Mythos “Terrifying” ...
Is Claude Mythos “Terrifying” or Just Hype? - Cal Newport
Last week, millions of New York Times readers were subjected to an alarming column by Thomas Friedman. “Normally right now I would be writing about ... Read more
AI-bedrijven zijn erbij gebaat om apocalyptische beelden te creëren van wat hun modellen allemaal kunnen, want dat trekt investeerders. Dat genereert aandacht.
Veel journalisten vallen daarvoor, dus daarom is het belangrijk om met zulke scepsis naar deze beweringen te kijken.
Bregman haalt vervolgens het aantal gebruikers en de inkomstengroei aan, en hier gaat de video van het gebruik van twijfelachtige argumenten naar pure eenzijdigheid.
Die 100.000.000 actieve gebruikers van ChatGPT zijn meer een probleem voor het bedrijf dan een winst.
Het gebruik van de taalmodellen blijkt namelijk heel duur te zijn. In het verleden werd dat gebruik gesubsidieerd door de bedrijven, maar Anthropic en OpenAI willen nu de daadwerkelijke kosten in rekening brengen, en die blijken gigantisch.
www.forbes.com/sites/josipa...Token Billing Exposes AI's Mis...
Token Billing Exposes AI's Missing ROI And Puts Billion-Dollar Bets At Risk
Anthropic just closed a $65 billion Series H at a $965 billion valuation. The same week, one of its enterprise customers accidentally spent $500 million in a single month on its models after failing to set spend limits. The gap between those two numbers is the story.
For most of the generative AI era, enterprise pricing was subsidized and opaque. Flat-fee subscriptions absorbed unlimited token burn, and the actual cost of any given task remained invisible to finance teams. That changed in Q1 2026, when Anthropic and OpenAI quietly moved enterprise customers to token-based billing. The shift turned a diffuse budget line into a measurable, per-task cost. What it revealed is making investors uncomfortable.
Uber is the most public case. The company burned through its entire 2026 AI coding tools budget by April after rolling out AI tools at near-total scale across its engineering organization. COO Andrew Macdonald then acknowledged at a May 25 conference that despite 95% of engineers using AI monthly, he could not draw a line between that token spend and meaningful consumer-facing product improvements. "That link is not there yet," Macdonald said. Microsoft, facing Claude Code bills running $500 to $2,000 per engineer monthly, began canceling direct Claude Code licenses and routing engineers back to GitHub Copilot.
The ROI problem has two layers. The first is output quality: LLMs hallucinate, loop, and fail in ways that are difficult to predict, and every failed run costs tokens regardless of outcome. The second is structural: there is no standard unit for measuring the cost of an AI task because the same task can consume wildly different token counts depending on the prompt, the model version, the context window, and whether the agent makes wrong turns. Token-based billing made the spend visible without making it legible.
This matters for venture capital because the current wave of AI infrastructure investment is predicated on enterprise AI becoming a durable, recurring revenue line. Gartner projects AI agent software spending will hit $207 billion in 2026, up 139% from 2025. That trajectory assumes enterprises continue to expand AI spend. The Uber signal, and the pattern of companies quietly pulling back token consumption, suggest the trajectory is under pressure at the margin. As The Street noted, the companies selling tokens benefit from current adoption regardless of whether buyers can show ROI. The question is how long that asymmetry holds once CFOs can see the line item.
Anthropic CEO Dario Amodei has acknowledged the timing risk explicitly, in a different context. In a February interview, he warned that if AI revenue growth forecasts are off by even a year, "then you go bankrupt" — which is why he has kept capital expenditure more conservative than the hyperscalers. He was referring to Anthropic's own infrastructure bets, but the logic applies to his enterprise customers too. If token-based billing reveals that the productivity gains do not justify the cost, enterprises do not go bankrupt; they just stop renewing.
GitHub Copilot's June 2026 move to token-based billing provided the clearest retail-level evidence yet. Users on the promotional tier reported burning 30 to 60 percent of monthly credits in a handful of prompts. One user said Copilot went from their favorite subscription to their most stressful overnight. These are developers, the cohort with the highest AI literacy and the strongest motivation to make AI tools work. If the cost-value calculation is breaking down for them, the enterprise rollout projections are built on shakier ground than the valuation multiples suggest.
For investors, the token billing transition is the first real price discovery mechanism the AI industry has produced. Flat-fee subscriptions created a comfortable fiction: costs were low, adoption was high, and ROI was a question for later. Usage-based billing asks the question now. Anthropic's path to justifying a near-trillion-dollar valuation runs directly through enterprises proving, to their own finance teams, that tokens are worth buying.
De focus van Anthropic op de winstgevendheid van het tweede kwartaal van 2026 is dan ook bijzonder. Anthropic verwacht namelijk niet dat 2026 een winstgevend jaar wordt. Alleen: vanwege de meevallende kosten is het tweede kwartaal toevallig winstgevend.
www.wheresyoured.at/anthropics-p...Anthropic's "Profitability" Sw...
Anthropic's "Profitability" Swindle
Yesterday, the Wall Street Journal ran a story about how Anthropic is “about to have its first profitable quarter,” specifically an operating profit, or EBITDA profitability:
Anthropic’s revenue is set to more than double to $10.9 billion in the second quarter, an explosive rate of growth that will
En dan komt het moment waardoor ik hardop moest lachen.
"Als dit zo'n grote bubbel is, waarom zit er dan zoveel geld in???"
Ja, dat is de kern van een bubbel! Dat er veel geld in gaat betekent niet dat het geen bubbel is.
Vergelijk dit met de South Sea-zeepbel. Hier groeide de marktwaarde van de South Sea Company enorm, terwijl het bedrijf nooit winst had gemaakt.
"Als de South Sea Company geen winst maakt, waarom stopt iedereen er geld in?" vraagt Bregman zich af.
www.historic-uk.com/HistoryUK/Hi...The South Sea Bubble of 1720
The South Sea Bubble of 1720
The 18th century version of the Dot Com Boom - and Bust!
De South Sea-zeepbel van 1720 is overigens om meer redenen een goede vergelijking, want de Britse regering en de koning hadden er een financieel belang bij dat de South Sea-zeepbel bleef groeien. Die staatssteun maakte blijvende groei mogelijk, net zoals nu met de AI-zeepbel.
Dus, zegt Bregman, net als bij klimaatontkenners veranderen AI-sceptici steeds van punt:
1. LLMs zijn slechts napraters;
2. LLMs kunnen niet redeneren;
3. LLMs kunnen bepaalde testen doorstaan, maar geen bedrijf gebruikt het;
4. LLMs zijn een gigantische bubbel.
5. De winst is echt, maar...
Deze vergelijking hangt aan elkaar van stropoppen.
Deze argumenten volgen elkaar niet op, ze worden gelijktijdig gegeven. LLMs zijn een bubbel omdat LLMs slechts kunnen napraten. Niemand zegt dat AI-bedrijven niets verdienen, alleen verdienen ze niet genoeg.
Bregman eindigt zijn video met de opmerking dat Europa datacenters moet gaan bouwen, want anders kan Europa niet meer met de VS concurreren en verliezen we belastinginkomsten voor de verzorgingsstaat.
Een argument dat rechtstreeks van de VVD geleend is.
In de rest van de video behandelt Bregman LLMs en AI als een natuurkracht, een feit als klimaatverandering. Hij creëert een paar spookbeelden, precies het soort dat de kracht en de winstgevendheid van AI-producten enorm overschat.
De vraag is dan: waarom doet hij dit allemaal?
De kern is de ideologie en het verdienmodel van Bregman. Hij is de grondlegger van de 'School voor Morele Ambitie', gebaseerd op zijn boek Morele Ambitie.
Hierin stelt hij dat je als moreel mens carrière moet maken, om het systeem van binnenuit te veranderen.
www.moralambition.org/nlThe School for Moral Ambition ...
The School for Moral Ambition - Morele Ambitie
De grootste verspilling van onze tijd is de verspilling van talent. Er zijn miljoenen mensen die de wereld beter kunnen maken, maar dat niet doen. Er is een medicijn tegen deze verspilling, en dat medicijn heet morele ambitie: de wil om de wereld drastisch te verbeteren.
Bregman kan dus geen kritiek hebben op het kapitalistische systeem als geheel. In zijn wereldbeeld zijn er goede bedrijven en slechte bedrijven, en als moreel persoon moet je je talent inzetten om voor goede bedrijven te werken.
Die ideologie is vooral nuttig voor hem.
Het zorgt er namelijk voor dat zijn 'School voor morele ambitie' ook bijdragen kan ontvangen van grote bedrijven en miljardairs, zoals van Bill en Melinda Gates. De Gates Foundation is een donateur van de school.
timschwab.substack.com/p/he-built-a...He built a brand criticizing b...
He built a brand criticizing billionaires. Are billionaires now bankrolling his work?
Rutger Bregman's new non-profit, the School for Moral Ambition, makes it hard to follow the money, but I found donations from the Gates Foundation and other philanthropies associated with billionaires
Dit geeft Bregman zo'n groot bereik. Hij is een kapitalistische criticaster van het kapitalisme. Door de rol te spelen van de revolutionair kan hij juist selectief legitimiteit geven aan bepaalde bedrijven.
Zoals deze Linkedin-post, waarin hij de CEO van Antrhopic een held noemde.
Ik weet niet in hoeverre geld hier een rol in heeft gespeeld, maar voor zo'n 'revolutionair' als Bregman is het in ieder geval het noemen waard dat Anthropic een partner is van de Gates Foundation waar de school zo veel geld van krijgt.
www.anthropic.com/news/gates-f...Anthropic forms $200 million p...
Anthropic forms $200 million partnership with the Gates Foundation
Anthropic is an AI safety and research company that's working to build reliable, interpretable, and steerable AI systems.
Ik wil de focus echter vooral leggen op de ideologie van Bregman. Zijn rol in het politieke ecosysteem is dat hij hoogopgeleide figuren met een moreel kompas vertelt dat het prima is om voor 'goede bedrijven' te werken.
Hij is een zalf voor het morele ongemak van mensen.
De lens van Bregman stelt hem niet in staat om te zien dat de hele LLM-space een zwendel is. Dat betekent namelijk dat er iets fundamenteel mis is in het kapitalisme, iets systemisch dat niet opgelost kan worden door je consumptiegedrag of je carrière aan te passen.
Het is tekenend dat hij in het filmpje zegt geïnspireerd te zijn door Noam Chomsky, en dat zijn boek 'De meeste mensen deugen' geïnspireerd is door het werk van Kropotkin.
Dat zijn twee anarchistische, antikapitalistische denkers.
decorrespondent.nl/3430/zet-je-...Zet je schrap voor het gevaarl...
Zet je schrap voor het gevaarlijkste idee ooit: de meeste mensen deugen
We zijn niet links én niet rechts. We zijn het communisme én het kapitalisme voorbij. Maar waar moeten we dan in geloven? Het antwoord vinden we in het fascinerende levensverhaal van een Russische prins die anarchist werd. Zijn belangrijkste boodschap: vertrouwen, vertrouwen, vertrouwen.
Maar in zijn eigen werken heeft Bregman al het antikapitalisme eruit gesloopt. Dat is namelijk niet ambitieus genoeg. Wat je overhoudt is een slap aftreksel van de anarchistische kritiek.
Bregman gebruikt de ergste boeven als bliksemafleiders voor het systeem.
Bo Salomons🔻
Puurava
Erwin Rossen 🔸
Reinout van Schouwen