De mythe rond AI ontrafeld: dit moet je weten

AI, artificial intelligence of kunstmatige intelligentie heeft ons de laatste maanden collectief versteld doen staan. Er wordt gezegd dat het volledige sectoren op zijn kop zal zetten en dat het onze jobs zal inpikken. Maar te midden van de opwinding en angst is het goed om weten dat AI geen magische oplossing is. Het is simpelweg een nieuwe software, een krachtig hulpmiddel dat uitblinkt in patroonherkenning. In dit artikel bespreken we enkele populaire misvattingen, ethische bedenkingen en hoe we het potentieel van AI ten volle kunnen benutten.

Tijd om de hype te doorprikken

Dankzij de explosieve groei van ‘gratis’ tools zoals ChatGPT, BingBot en DALL-E 2 heeft het grote publiek uitgebreid kunnen experimenteren met generatieve AI. Daardoor zijn velen van hen verblind door de schijnbaar eindeloze mogelijkheden op vlak van creatief denken. Dat ging gepaard met de nodige opwinding en heeft mensen geïnspireerd over hoe ze er hun werk en privéleven mee kunnen verbeteren. Tegelijkertijd heeft het een aantal mensen schrik aangejaagd, en dan vooral de eerder creatieve zielen zoals schrijvers en kunstenaars, die vrezen vervangbaar te worden in de ogen van potentiële werkgevers.

Belangrijke nuance in dit verhaal? AI is niet magisch. Het denkt niet en het begrijpt niet. Het is gewoon erg goed in het herkennen van patronen, iets dat we niet gewend zijn van computersystemen. De plotselinge opkomst van AI-chatbots waarmee we schijnbaar menselijke gesprekken kunnen voeren, is op zijn minst gezegd verwarrend: gesprekken met bijvoorbeeld ChatGPT lijken zo natuurlijk en geavanceerd dat we ons nauwelijks kunnen voorstellen dat ze afkomstig zijn van een heel ingewikkeld booleaans web (waar of onwaar; nvdr). Al is die magische indruk deels te verklaren. Artificiële intelligentie is complex en voor een leek moeilijk te begrijpen. En zoals Arthur C. Clarke het ooit zei: elke technologie die geavanceerd genoeg is, is niet te onderscheiden van magie.

Toch moeten we in het achterhoofd houden dat het nog steeds om een technologische vooruitgang gaat. Eenmaal je de grenzen van LLM's ofwel ‘grote taalmodellen’ kent (zoals gebruikt door ChatGPT en BingBot) wordt het eenvoudig om die te omzeilen. Vraag ChatGPT bijvoorbeeld om een essay te schrijven over een lokale beroemdheid. Het zal je vol vertrouwen een lijst geven met al hun prestaties, met slechts één klein probleem; het klopt langs geen kanten. En zo zie je hoe deze AI-systemen werken: ze verbinden woorden op een manier die wij ervaren als samenhangende taal, maar doen geen checks op de inhoudelijke waarheid.

Sterk in patroonherkenning, nutteloos zonder de mens

ChatGPT denkt dus niet. En DALL-E weet zelfs niet hoe zijn laatste reeks gegenereerde foto's eruitziet. Google Lens begrijpt niet waar het naar kijkt. Ze zijn allemaal getraind op eindeloze reeksen gegevens en hebben door deze training een gigantisch netwerk van knooppunten gecreëerd dat de output creëert die de menselijke trainers voor ogen hadden.

Zo zijn er genoeg voorbeelden van AI die schijnbaar perfect werkt, tot het dat plots niet meer doet. Een prachtig voorbeeld is het geval waarbij een AI getraind werd om het onderscheid te maken tussen wolven en husky's. Na de training op een hele set trainingsdata, was de AI in staat om alle testfoto’s correct te benoemen. Da’s super, toch? Totdat ze de test uitbreidden met extra foto’s, en het opeens niet meer lukte om wolven als wolven te identificeren. Wat bleek? De AI maakte gebruik van de aanwezigheid van sneeuw op de foto om te bepalen om welke soort het ging. Een husky in de sneeuw werd dus foutief gelabeld als wolf. Zo zie je dat deze AI-modellen geweldig sterk zijn in patroonherkenning, maar best nutteloos zonder mensen om de parameters voor succes correct te definiëren en de gegevens op te schonen.

AI als hulpmiddel, niet als vervanging

Het is maar één van de voorbeelden die tonen dat AI nutteloos is zonder mensen, en dus niet snel onze jobs zal afnemen. Veel werkgevers denken daar echter anders over – het is niet voor niets dat de grote techgiganten enorme hoeveelheden tijd en geld investeren in de ontwikkeling van grotere en betere AI-systemen. AI kan bedrijven namelijk een enorme productiviteitsboost geven als het op de juiste manier ingeschakeld wordt, waarmee je mogelijk kan besparen op personeel. Maar dat is volgens ons bijzaak. AI kan vooral een belangrijke drijfveer worden in het werkbaarder maken van arbeid, net zoals de stoommachine een paar eeuwen geleden en de internetrevolutie van de afgelopen 50 jaar. Het is van vitaal belang dat we AI zien voor wat het is, als een hulpmiddel om het leven en werk van werknemers gemakkelijker te maken, niet als een manier om de arbeidskosten te verlagen door het personeel te ontslaan.

De gevaren van ongecontroleerd data scrapen

Een andere valkuil waar we onze ogen voor moeten openhouden? Voor het trainen van deze AI's heb je data nodig, heel veel data. En die data moeten op de een of andere manier verkregen worden. Bij bijna alle AI's in dit artikel zijn de trainingsdatasets afkomstig van het massaal scrapen van het internet. Dat roept enorm veel vragen op over wettelijkheid, auteursrecht en over wat telt als eerlijk gebruik. Als een kunstenaar bijvoorbeeld geïnspireerd wordt door het werk van een andere kunstenaar en op basis daarvan iets nieuws en uniek maakt, dan beschouwen we dat resultaat als een nieuw kunstwerk. Maar we begeven ons in de grijze zone als je bedenkt dat een neuraal netwerk zoals dat van DALL-E getraind wordt op een heleboel online afbeeldingen die beschermd zijn als intellectuele eigendom. Telt dit als inspiratie opdoen, zoals OpenAI beweert? Of erkennen we dat het geautomatiseerde karakter zonder menselijk element tekortschiet om als écht creatief beschouwd te worden?

Behoefte aan ethische richtlijnen en wettelijke kaders

Computerwetenschappers schreeuwen al jaren om degelijke regelgeving voor AI en big data, maar onze wetgevers lopen hopeloos achter, met grote gevolgen. Denk aan de verhalen uit China en de VS van de afgelopen jaren, over overheidsinstanties en megabedrijven die real-time gezichtsherkenning gebruiken om mensen boetes te sturen voor misdaden op plaatsen waar ze nooit geweest zijn, of hen de toegang tot een locatie ontzeggen omdat hun werkgever een rechtszaak voert tegen pakweg de eigenaar van de locatie. Dit zijn voorbeelden uit de echte wereld die nú gebeuren, geen hypotheses.

Er zijn al wapenbedrijven die op AI-gebaseerde drones verkopen, uitgerust met gezichtsherkenningssoftware en een machinegeweer. En dat klinkt misschien alsof het collateral damage kan beperken, maar lokale overheden zoals de NYPD en de Londense MET watertanden bijna bij de gedachte dat ze toegang zouden hebben tot een zwerm onafhankelijke moorddrones die potentiële criminelen uitschakelen. Klinkt als het plot van een dystopische film? Met de juiste wettelijke omkadering kunnen we zulke scenario’s vermijden.

AI als aanvulling op de mens, mits enkele voorwaarden

In het tijdperk van AI is het cruciaal om de realiteit te scheiden van de hype. Hoewel AI-tools ongetwijfeld voor een revolutie kunnen zorgen op verschillende gebieden, is het essentieel om te begrijpen dat AI in de eerste plaats een geavanceerd patroonherkenningssysteem is. Als we dan nog eens streven naar een verantwoorde dataverzameling en die data ethisch verantwoord gebruiken, dan kunnen we het potentieel van AI als aanvulling op menselijke expertise ten volle benutten.