Column
Damian Trilling
Wat een paranormale beurs ons leert over AI
Zo’n twintig jaar geleden volgde ik tijdens mijn studie het vak ‘Reportage schrijven’ en moest ik naar een paranormale beurs. Een vrouw verkocht een (duur) kastje dat iets moest doen met de ‘energie’ van je drinkwater. Mijn vraag hoe dit werkte was niet aan haar besteed: “Het maakt niet uit hoe het werkt. Je hoeft toch ook niet te weten hoe een motor werkt om auto te rijden?”
"Laten we iets minder vaak praten over wat kunstmatige intelligentie doet en iets meer over hoe het werkt."
Deze uitspraak is mij bijgebleven – en niet alleen omdat ik toevallig wél weet hoe een automotor werkt. Er was veel belangstelling voor haar apparaat en ik vond het fascinerend hoeveel interesse er was voor het wat, maar hoe weinig interesse voor het hoe.
Nu, bijna twee decennia later, bekruipt deze verbazing mij weer. Alles en iedereen lijkt met ’iets met AI’ bezig te zijn. Toegegeven, taalmodellen zoals GPT-4 of modellen die beeld, geluid en zelfs filmpjes genereren zijn uitermate indrukwekkend.
Zowel in academisch onderwijswijs (“Gebruik AI om je cursussen efficiënter te maken!”) als onderzoek en onderzoeksaanvragen (“Wij zullen een AI-tool bouwen om X te doen!”) kom je er niet omheen.
Maar door deze hype wordt maar al te snel vergeten de vraag te stellen hoe dit allemaal werkt. Nu zeg ik niet dat iedereen elk wiskundig detail van zo’n model moet kunnen begrijpen, maar zonder ten minste een basaal begrip van de principes erachter lijkt het al snel zwarte magie. Het verbaast mij hoe snel velen – ook academici – een zogenaamde AI-tool vertrouwen, ook al weten zij niet hoe het werkt. Om het concreet te maken: je kunt niet kritisch onderzoek doen naar, laten we zeggen, de rol van grote techbedrijven, maar tegelijkertijd onkritisch gebruik maken van een tool die je niet begrijpt.
Laten we – zeker ook als geesteswetenschappers – iets minder vaak praten over wat kunstmatige intelligentie doet en iets meer over hoe het werkt. De techniek erachter afdoen als iets voor bèta's is een luxe die we ons niet kunnen veroorloven.
Damian Trilling (1983) is hoogleraar journalistiekwetenschap. Ook hij werkt veel met AI. In het NEWSFLOWS-project gebruikt zijn team taalmodellen om nieuwsgebeurtenissen te identificeren en nieuwsaanbevelingssystemen te maken. In het TWON-project ontwikkelt een team van acht internationale partners kunstmatige ‘gebruikers’ van sociale netwerken om deze te kunnen bestuderen.
alumnimagazine voor geesteswetenschappers juni 2024