Het boek Co-intelligentie – Slimmer werken met AI van Ethan Mollick is opwindend en motiverend. Het loodst je op een boeiende ontdekkingsreis door de wereld van kunstmatige intelligentie, geeft je praktisch toepasbare impulsen en rust je uit voor toekomstige ontwikkelingen. Want één ding is zeker: kunstmatige intelligentie dringt als kennisinstrument overal in door.
De snelheid van de technologische ontwikkelingen lijkt ongekend en ongeremd. Actueel zijn met name de toepassingsmogelijkheden van Artificiële Intelligentie (AI) op routinematige werkprocessen en op het zoeken naar creatieve oplossingen.
Iedereen is nieuwsgierig en vraagt zich af wat het voor ieder persoonlijk betekent, maar ook hoe onze hersenen erdoor gebrainwashed worden. Is het voer voor nog meer rijkdom voor mensen zoals Elon Musk of wordt het ingezet om verkiezingen te beïnvloeden in een wereld waarin geld zo’n grip heeft op politiek, in een wereld waarin democratie een ander woord schijnt te zijn geworden voor populistische autocratie en polarisatie?
Duidelijk is dat AI als dataverwerkingssysteem voortkomt uit de digitalisering en natuurlijke taalverwerking uit zogenaamde Large Language Models (LLM). Dat leidde in eerste instantie tot een grotere efficiëntie van administratieve verwerkingen.
Daarop volgde de interpretatie van bijvoorbeeld foto’s waarbij vooral de interpretatie van röntgenfoto’s voor medische diagnostiek spraakmakend is. En zo valt er veel meer op te noemen.
Nieuwe termen
In de nieuwe wereld van AI wemelt het van de afkortingen. De afkorting GPT is onder andere een verwijzing naar General Purpose Technology. Internet is daarvan een uitgelezen voorbeeld. Het ontstond eind jaren 1960 als ARPANET1 en het duurde bijna dertig jaar om gemeengoed te worden.
Met ChatGPT verloopt de acceptatie veel sneller. Voor velen blijft het echter nog altijd hocus pocus. Onmiskenbaar is dat het grote invloed zal hebben op alles wat met verwerving van kennis te maken heeft. AI is goed in feiten vinden, artikelen samenvatten, schrijven in het algemeen en schrijven van software voor werkzaamheden.
Maar het is geen vervanging van ons mensen, het is geen cyborg of zoiets. Wij zijn nodig als human-in-the-loop zoals dat heet. Wij zijn de bewakers van het systeem dat gebaseerd is op ons collectieve geheugen.
Belangrijk is een antwoord op de vraag: beheersen wij dit systeem of beheerst het systeem ons. Voegen wij ons naar het instrument of voegt het instrument zich naar ons? Zoals Mollick schrijft:
“Als de AI’s wijdverspreid en krachtig zijn, zullen legers en criminelen die inzetten om hun activiteiten uit te breiden. En anders dan daarvoor zullen onze huidige overheidssystemen niet de tijd krijgen om zich op de gebruikelijke manier aan te passen.”
Onstuitbare ontwikkeling
De bloeiperiode van AI begon vanaf 2010 nadat grote ontwikkelingen op het gebied van microchips plaatsvonden. Het begon met de belofte dat machine learning kon worden gebruikt voor data-analyse.
Door koppeling van allerlei bestanden kon een creatief systeem worden ontwikkeld dat zowel synthetiseert als verwachtingen genereert. Een voorbeeld is bijvoorbeeld gezichtsherkenning waardoor gedrag kan worden vastgesteld dat gebruikt wordt om toekomstig gedrag te voorspellen en te beïnvloeden.
Een bedrijf als Amazon heeft al vroeg de mogelijkheden van AI geïntroduceerd en geactualiseerd. Het werd gebruikt voor het voorspellen van de vraag en het sturen van de vraag op basis van aanbod – het aanbodgestuurde consumentisme – het optimaliseren van de inrichting van pakhuizen, het robotiseren daarvan en de realtime bezorging van de artikelen.
Weights and alignment
Algoritmes staan ten dienste van statistische analyse. Langzaamaan kun je geen krantenberichten meer lezen zonder dat daar percentages in voorkomen. Statistiek wordt daarmee een instrument waarmee waarheid wordt geconstrueerd.
Bij het genereren van taal worden de algoritmes weights genoemd. Dit woord of begrip staat voor een wegingscoëfficiënt op grond waarvan kan worden nagebootst hoe mensen spreken en schrijven.
Door een data-analyse – het verwerven van weights – van een onmetelijke hoeveelheid kan ChatGPT teksten schrijven en naar wens aanpassen en kan het eerdaags spraak genereren. Hoe daardoor auteursrecht wordt geschonden, valt nauwelijks te achterhalen. Juristen hebben daar handen vol aan.
Maar het gaat nog verder en dat heeft betrekking op de vraag of AI het welzijn van mensen baat of schaadt. Dat wordt het aligneringsprobleem genoemd.
Moraliteit
AI kent geen moraal. Zo is greed evenzeer goed als no-greed, naar de befaamde uitspraak Greed is good van Gordon Gekko in de film Wall Street (1987). Het systeem kan een punt bereiken waarop effecten niet meer meetbaar zijn. Het verwijst naar de wiskundige wet van John von Neumann uit 1950.
Zo lezen we in het boek: “AI-experts schatten de kans dat AI in 2100 ten minste 10 procent van de mensen heeft vermoord op 12 procent terwijl panels van deskundige futuristen geloven dat die kans eerder rond de 2 procent ligt.’ Dit verwijst weer naar het zogenaamde paperclip dilemma2. Vandaar dat er wetenschappers zijn die hebben opgeroepen om de AI-ontwikkeling stop te zetten.
Waarom zetten bedrijven en overheden AI niet in als een mens- en natuurvriendelijk systeem maar kiezen ze primair voor winstvergroting? Waarom worden we door overheden uitgeleverd aan AI als controlesysteem in plaats van als een behulpzame gesprekspartner?
Zo beschouwd opent AI een nieuwe kloof tussen apocalyps en redding. Temeer omdat we al lang de grens van privacy-waarborgen en ongevraagd datagebruik gepasseerd zijn. In zekere zin ligt wie we zijn en hoe we denken al vast in het bestand van grote tech-bedrijven. Wie aan de knoppen zit, bepaalt hoe en waartoe de verzamelde data worden ingezet.
Zoals Ethan Mollick schrijft, hebben de AI-bedrijven financiële prikkels om de ontwikkeling voort te zetten “maar veel minder prikkels om te zorgen dat die AI’s goed gealigneerd, onbevooroordeeld en beheersbaar zijn”.
We denken dat AI-systemen denken als een mens, maar dat kunnen ze niet. Zoals alle technische werktuigen kunnen ze zowel ten goede als ten kwade worden gebruikt. Oftewel met een potlood kun je schrijven maar er ook iemand de ogen mee uitsteken. AI valt niet te antropomorfiseren of vermenselijken.
Hierbij moet zeker ook gewezen worden op Alan Turing, de Britse mathematicus die veel energie heeft gestoken in het ontwikkelen van een menselijke gesprekspartner die niet van een machine-partner te onderscheiden valt.
De overschatting van toepassing kan gevaarlijk zijn als het gaat over vraagstukken die te maken hebben met het menselijke voortbestaan in een wereld die steeds meer wordt ‘geleid’ door populistische autocraten. Helaas lokt het om AI als een rattenvanger in te zetten als ‘oorlogstuig’ en niet als ‘vredestuig’.
AI kent weliswaar geen moraal maar kan wel antwoorden genereren op morele vraagstukken en effecten van keuzes voor-verwerken, de pre-training. Zonder morele instructies te geven vallen de AI’s echter terug op efficiëntie en effectiviteit.
Vandaar het advies van Mollick om AI’s vooral in te zetten als personal assistant: “maak een voorstelling van je ‘AI-medewerker’ als een onvoorstelbaar snelle stagiair die aan een half woord genoeg heeft om te snappen wat je wilt, iemand die je graag wil behagen maar het niet zo nauw neemt met de waarheid”. Blijf de human-in-the-loop.
Beheersbaar of onbeheersbaar?
Een ding is, zoals ik al aangaf, in ieder geval zeker: AI zal inwerken op alle terreinen van de samenleving en daarmee op ieders leven. Naast een zegen kan dat een vloek zijn. En wat die vloek is, wordt treffend verwoord door Daron Acemoglu, Nobelprijswinnaar Economie 2024. Hij zei in een interview (Het is riskant dat bedrijven zich met AI vooral richten op het vervangen van mensen, Volkskrant, 3 januari 2025):
“In veel beroepen heeft men last van een gebrek aan specifieke informatie bij het oplossen van steeds complexere problemen. Waarom raken zoveel studenten achterop? Hoe sporen we storingen op in complexe producten zoals vliegtuigen? Dat is nu precies het soort informatie die AI kan verschaffen. Toegepast op zulke problemen kan AI een veel grotere productiviteitswinst opleveren… Als AI wordt gebruikt voor automatisering zal dat banen kosten, maar als het wordt gebruikt om werknemers van betere informatie te voorzien, zal dat leiden tot meer vraag van hun diensten”.
“Maar techbedrijven hebben gekozen om voorkeur te geven aan digitale werktuigen die mensen kunnen vervangen in plaats van ze aan te vullen”, voegt hij toe. Gebruik vergt inzicht in AI en dat vraagt om scholing om de manipulaties en mogelijkheden te kunnen doorzien. Het vraagt om the-human-in-the-loop.
Hij vervolgt: “Nieuwe bedrijfsmodellen zullen waarschijnlijk niet vanzelf ontstaan. De zittende macht heeft enorme imperia opgebouwd en essentiële hulpbronnen gemonopoliseerd”. Vandaar dat er een tegenmacht nodig is die een pro-mensbeeld hanteert om AI zo te sturen dat het de belofte van informatievoorziening kan waarmaken. Daartoe is een nieuw narratief nodig, zoals hij zegt.
Regelrecht aanrader
Slimmer werken met AI is een aanstekelijk boek. Het is plezierig en onderhoudend geschreven en loodst je in een heldere en duidelijke schrijfstijl door de materie. Het zet aan om ChatGPT zelf eens toe te passen en er op los te gaan met het stellen van allerlei slim geformuleerde vragen, de zogenaamde prompts (zie Hoe schrijf je een goede AI-prompt?)
Dat vragen stellen vraagt om creativiteit want je krijgt een antwoord dat afhankelijk is van de vraag die je als dialoog-partner aan ChatGPT stelt.
Disclaimer: Deze recensie heb ik niet door ChatGPT laten schrijven zoals dat wel gebeurde met het voorwoord van Alexander Klöpping bij het boek.
Ethan Mollick. Co-intelligentie, slimmer werken met AI. POM.press, Amsterdam, 2024, 220 pp. ISBN 978 9493 2139 20
Lees al onze boekrecensies hier. Tip: bestel je boek bij De Groene Waterman of ga er eens langs in Antwerpen.
Notes (nvdr):
1 Dit zijn voorlopers van het huidige internet. ARPANET werd in de late jaren 1960 ontwikkeld, voor snelle externe communicatie tussen onderzoeksinstellingen en universiteiten tijdens eventuele globale stroompannes (zoals bij een kernoorlog). ETHERNET werd in 1973 gestart voor snelle interne communicatie binnen de instellingen zelf in lokale netwerken, waarvan de LAN-technologie (Local Area Network) nog altijd wordt toegepast in het internet.
2 Het paperclip dilemma was een gedachte-experiment over AI. Wat als een AI-systeem zonder enige link met menselijke waarden of veiligheidsgaranties de opdracht zou krijgen zoveel mogelijk paperclips te produceren? Zou dat er toe leiden dat AI alle mogelijke grondstoffen en energie gaat inpalmen en omzetten tot paperclips ten koste van alle andere behoeften, ten koste van de natuur en van alle bestaande infrastructuur en zo het einde van de wereld veroorzaken?