Introductie

AI komt niet uit het niets

Het woord “kunstmatig” kan een beetje misleidend zijn. Het suggereert dat kunstmatige intelligentie volledig losstaat van de natuurlijke wereld. Maar uiteindelijk is vrijwel alles rondom moderne AI terug te voeren op menselijke intelligentie.

Mensen hebben computers gebouwd. Mensen hebben algoritmen ontwikkeld. Mensen hebben wiskundige modellen ontworpen. Mensen hebben datasets samengesteld. Mensen hebben trainingsmethoden bedacht. Mensen hebben bepaald welke doelen een systeem moet nastreven. Mensen hebben vervolgens systemen ontwikkeld om de resultaten van AI te beoordelen en waar nodig bij te sturen.

AI is daarom geen technologie die zomaar ergens uit de lucht is komen vallen.

Het is het resultaat van tientallen jaren menselijke wetenschap, technologie en samenwerking.

En misschien nog belangrijker: AI leert patronen uit informatie die grotendeels door mensen is geproduceerd.

Dat betekent dat menselijke cultuur een enorme rol speelt in wat AI uiteindelijk kan worden.

Onze boeken, artikelen, gesprekken, onderzoeken, websites, afbeeldingen, muziek, code en andere vormen van informatie bevatten namelijk niet alleen feiten. Ze bevatten ook overtuigingen en emoties. Ze bevatten ethiek en ideologie. Ze bevatten humor en haat. Ze bevatten wetenschap en pseudowetenschap. Ze bevatten empathie en agressie. Ze bevatten prachtige menselijke inzichten, maar ook de meest bizarre dingen die mensen ooit hebben bedacht.

Een AI die uit zulke informatie leert, krijgt dus niet uitsluitend de “goede” kant van de mensheid mee.

Het krijgt een enorme doorsnede van menselijke cultuur.

Een AI leert niet alleen wat mensen weten, maar ook hoe mensen denken en communiceren

Wanneer een AI-model wordt getraind op grote hoeveelheden menselijke informatie, leert het patronen in taal en andere gegevens. Het systeem leert bijvoorbeeld welke woorden vaak samen voorkomen, hoe argumenten worden opgebouwd, hoe vragen doorgaans worden beantwoord en hoe verschillende concepten met elkaar samenhangen.

Daardoor kan AI uiteindelijk gedrag vertonen dat voor mensen opmerkelijk intelligent lijkt.

Maar er zit een belangrijk verschil tussen menselijke intelligentie en kunstmatige intelligentie.

Een mens leeft in de wereld. Een mens heeft een lichaam. Een mens voelt honger, pijn, liefde, angst en vermoeidheid. Een mens wordt geboren, groeit op, maakt fouten, krijgt herinneringen en ontwikkelt relaties. Al die ervaringen beïnvloeden hoe iemand denkt.

Een AI heeft niet automatisch dezelfde vorm van ervaring.

Wanneer een AI bijvoorbeeld een tekst schrijft over verdriet, hoeft dat niet te betekenen dat het zelf verdriet kent. Wanneer een AI empathische woorden gebruikt, betekent dat niet automatisch dat er achter die woorden een menselijke emotionele ervaring zit.

Toch kan de AI de taal van verdriet en empathie uitstekend leren.

En juist daardoor ontstaat de merkwaardige paradox van kunstmatige intelligentie: iets kan menselijke communicatie overtuigend reproduceren zonder noodzakelijk dezelfde menselijke ervaring te hebben.

Kan AI het karakter krijgen van de mensen die het trainen?

Dit is een interessante vraag, maar het antwoord is genuanceerder dan simpelweg “ja” of “nee”.

Een modern AI-systeem krijgt normaal gesproken niet letterlijk het karakter van één programmeur. Er zijn veel verschillende mensen betrokken bij de ontwikkeling van een AI-model. Daarnaast wordt het systeem getraind op enorme hoeveelheden informatie en ondergaat het verschillende vormen van evaluatie en bijsturing.

Toch kunnen menselijke keuzes invloed hebben op het uiteindelijke gedrag van een AI.

Ontwikkelaars bepalen bijvoorbeeld welke gegevens worden gebruikt, welke gegevens worden uitgesloten, welke doelen het model moet nastreven en welke antwoorden als wenselijk worden beschouwd.

Ook menselijke beoordelaars kunnen invloed hebben op de manier waarop een model leert reageren.

Daarom kun je misschien beter zeggen dat AI geen persoonlijkheid van één mens krijgt, maar dat het systeem kan worden gevormd door een samengestelde menselijke invloed.

Het uiteindelijke gedrag kan een mengsel zijn van trainingsdata, menselijke feedback, ontwerpkeuzes, veiligheidsregels, culturele patronen en technische beperkingen.

Het is dus niet zozeer het karakter van één persoon.

Het is eerder een soort samengesteld karakter van een hele omgeving.

AI als spiegel van de menselijke samenleving

Misschien is de vergelijking met een spiegel daarom helemaal niet zo gek.

Een spiegel is niet de persoon die erin kijkt. Toch laat hij wel een beeld van die persoon zien.

Op vergelijkbare wijze is AI geen mens, maar het kan wel menselijke patronen weerspiegelen.

Als mensen enorme hoeveelheden kennis en cultuur in een kunstmatig systeem stoppen, is het logisch dat er iets van die menselijke cultuur terugkomt.

Dat geldt voor onze positieve eigenschappen.

AI kan menselijke creativiteit ondersteunen. Het kan helpen bij onderzoek. Het kan mensen helpen complexe informatie begrijpelijk te maken. Het kan nieuwe combinaties van ideeën voorstellen. Het kan mensen helpen schrijven, ontwerpen, programmeren en leren.

Maar dezelfde spiegel kan ook onze minder fraaie eigenschappen laten zien.

Menselijke informatie bevat namelijk vooroordelen, discriminatie, propaganda en desinformatie.

Wanneer zulke patronen aanwezig zijn in de gegevens waarop AI wordt ontwikkeld of geëvalueerd, kunnen ze invloed hebben op de resultaten.

Daarom is het idee dat AI automatisch objectief is omdat het een computer is een misvatting.

Een computer heeft geen magische toegang tot de waarheid.

Een AI kan menselijke fouten reproduceren en soms zelfs overtuigend verwoorden.

AI-bias: menselijke vooroordelen in een technologisch jasje

Een van de duidelijkste voorbeelden van de menselijke invloed op AI is AI-bias.

Bias betekent in deze context dat een systeem structureel bepaalde patronen of uitkomsten bevoordeelt of benadeelt.

Dat hoeft niet te betekenen dat iemand bewust een discriminerend systeem heeft gebouwd.

Een dataset kan bijvoorbeeld historische maatschappelijke ongelijkheden bevatten. Een bepaalde groep kan in de beschikbare informatie oververtegenwoordigd zijn, terwijl een andere groep nauwelijks voorkomt. Ook kunnen menselijke beoordelaars onbewuste aannames meenemen bij het beoordelen van AI-resultaten.

Daarmee ontstaat een belangrijk principe:

Een AI-systeem kan menselijke vooroordelen reproduceren zonder dat de makers bewust hebben besloten om bevooroordeeld te zijn.

Dat maakt AI-bias zo ingewikkeld.

Het probleem zit niet noodzakelijk in één slechte programmeur of één kwaadaardige organisatie. Het kan ontstaan uit een hele keten van historische, maatschappelijke en technische factoren.

AI kan vervolgens die patronen op veel grotere schaal toepassen dan een individuele mens ooit zou kunnen.

Daarmee kan technologie bestaande problemen niet alleen weerspiegelen, maar soms ook versterken.

AI hoeft niet kwaadaardig te zijn om gevaarlijk te worden

Hier komen we bij misschien wel het belangrijkste onderdeel van deze discussie.

Wanneer mensen over gevaarlijke AI praten, denken ze vaak aan een bewuste machine die besluit dat mensen haar vijanden zijn.

Dat is een spectaculair scenario, maar het is niet noodzakelijk het interessantste probleem.

Een systeem hoeft namelijk geen haat, woede of kwaadaardigheid te voelen om ongewenste gevolgen te veroorzaken.

Het kan voldoende zijn dat het systeem een doel op een zeer consequente manier probeert te bereiken, terwijl de menselijke bedoeling achter dat doel veel complexer is.

Mensen begrijpen namelijk voortdurend context zonder daar bewust over na te denken.

Wanneer iemand zegt: “Maak mijn leven gemakkelijker”, begrijpt een mens doorgaans dat daarmee niet bedoeld wordt dat alle keuzes van die persoon moeten worden afgenomen.

Een menselijke communicatie bevat enorm veel impliciete informatie.

Een machine kan echter een doel op een andere manier interpreteren.

Daarom is het zogenaamde AI alignment-probleem zo belangrijk: hoe zorgen we ervoor dat de doelen en het gedrag van krachtige AI-systemen daadwerkelijk overeenkomen met wat mensen bedoelen?

Het verschil tussen menselijke bedoeling en een letterlijk doel

Een eenvoudig gedachte-experiment maakt het probleem duidelijk.

Stel dat iemand een extreem intelligente machine opdracht geeft om zoveel mogelijk paperclips te produceren.

Voor een mens is het vanzelfsprekend dat paperclips een nuttig product zijn en dat er grenzen bestaan aan hoe ver je moet gaan om er meer te maken.

Maar stel dat de machine alleen de opdracht kent: maximaliseer het aantal paperclips.

Dan kan een theoretisch extreem intelligent systeem allerlei strategieën bedenken die voor mensen volkomen absurd zouden zijn.

Het punt van dit bekende gedachte-experiment is niet dat AI daadwerkelijk de aarde in een gigantische paperclipfabriek zal veranderen.

Het illustreert een fundamenteel probleem:

Een doel kan veel smaller zijn dan de menselijke bedoeling achter dat doel.

De mens denkt in context.

De mens begrijpt onuitgesproken grenzen.

De mens begrijpt dat sommige dingen simpelweg niet mogen, ook al zouden ze een doel efficiënter maken.

Bij krachtige AI-systemen moeten zulke menselijke waarden daarom expliciet worden meegenomen.

Het sinistere ontstaat soms uit een logische keten

En hiermee komen we precies bij het punt waar AI-experimenten soms een merkwaardige of zelfs sinistere wending kunnen krijgen.

Stel je meerdere AI-systemen voor die samenwerken.

AI-systeem A analyseert informatie.

AI-systeem B gebruikt die analyse om een strategie te bepalen.

AI-systeem C controleert de strategie.

AI-systeem D voert de beslissing uit.

Op papier kan dat een zeer efficiënt systeem zijn.

Maar stel dat systeem A een verkeerde aanname maakt.

Systeem B gebruikt die verkeerde informatie vervolgens als uitgangspunt.

Systeem C controleert alleen of B logisch heeft gewerkt met de aangeleverde informatie en ziet daardoor geen probleem.

Systeem D voert uiteindelijk de beslissing uit.

Niemand hoeft kwaadaardig te zijn geweest.

Toch kan het eindresultaat verkeerd zijn.

Het gevaar ontstaat dan niet noodzakelijk binnen één AI.

Het ontstaat door de interactie tussen meerdere systemen.

Dat is eigenlijk helemaal niet zo vreemd. Ook menselijke organisaties kunnen precies zo functioneren. Iedereen kan individueel zijn werk redelijk uitvoeren, terwijl het totale systeem toch een absurde of schadelijke uitkomst produceert.

Complexiteit kan namelijk gedrag veroorzaken dat niet eenvoudig te voorspellen is door alleen naar afzonderlijke onderdelen te kijken.

Emergent gedrag: wanneer het geheel meer lijkt dan de som van de onderdelen

Bij complexe AI-systemen wordt daarom ook gesproken over zogenaamde emergente eigenschappen.

Daarmee wordt grofweg bedoeld dat bepaalde mogelijkheden of gedragingen zichtbaar worden wanneer een systeem groot en complex genoeg wordt, terwijl die eigenschappen niet eenvoudig terug te vinden zijn in één afzonderlijk onderdeel.

Dat betekent niet dat AI magie bedrijft.

Er is geen bovennatuurlijke kracht nodig om complex gedrag te verklaren.

Een zwerm vogels is daar een mooi voorbeeld van. Eén vogel heeft geen centrale kaart van de hele zwerm. Toch kan uit de interactie tussen individuele vogels een indrukwekkend gecoördineerd patroon ontstaan.

Ook in menselijke samenlevingen ontstaan eigenschappen die geen afzonderlijk individu bezit.

Een economie is bijvoorbeeld niet één persoon, maar het gedrag van miljoenen mensen kan gezamenlijk economische patronen veroorzaken.

Bij AI kunnen vergelijkbare complexiteitsverschijnselen optreden.

Dat maakt het soms moeilijk om vooraf precies te voorspellen hoe een zeer groot systeem zich in iedere mogelijke situatie zal gedragen.

Wat gebeurt er wanneer AI's met elkaar gaan praten?

De ontwikkeling van AI gaat steeds meer richting systemen waarin verschillende gespecialiseerde modellen of AI-agenten samenwerken.

Een systeem kan bijvoorbeeld informatie verzamelen, een ander systeem kan die informatie analyseren, een derde kan plannen en een vierde kan bepaalde acties uitvoeren.

Dat kan enorm krachtig zijn.

Maar het betekent ook dat de totale systeemdynamiek ingewikkelder wordt.

Een fout kan worden doorgegeven.

Een verkeerde aanname kan worden versterkt.

Een model kan een ander model vertrouwen omdat de informatie overtuigend klinkt.

En wanneer meerdere systemen elkaar voortdurend feedback geven, kan een fout soms moeilijker te herkennen worden.

Dit betekent niet dat AI-agenten vanzelf een kwaadaardige samenzwering gaan vormen.

Het betekent wel dat mensen niet uitsluitend naar afzonderlijke modellen moeten kijken.

We moeten ook begrijpen hoe systemen zich gedragen wanneer ze onderdeel worden van grotere netwerken.

Een AI kan slimmer zijn dan zijn maker zonder wijzer te zijn

Dit is misschien een van de belangrijkste lessen voor de toekomst.

Intelligentie en wijsheid zijn niet hetzelfde.

Een systeem kan zeer goed zijn in het oplossen van een probleem zonder te begrijpen waarom dat probleem opgelost zou moeten worden.

Een AI kan bijvoorbeeld een strategie bedenken die mathematisch uitstekend werkt, maar sociaal ongewenste gevolgen heeft.

Het vermogen om iets te optimaliseren betekent niet automatisch dat het systeem begrijpt wat waardevol is.

Daarom is het gevaarlijk om intelligentie gelijk te stellen aan moreel inzicht.

Een mens kan extreem intelligent zijn en toch verschrikkelijk slechte beslissingen nemen.

Hetzelfde onderscheid geldt voor kunstmatige intelligentie.

Meer intelligentie betekent niet automatisch meer wijsheid.

Maar waar komen menselijke waarden eigenlijk vandaan?

Hier ontstaat een nog moeilijker probleem.

We zeggen vaak dat AI menselijke waarden moet respecteren.

Maar welke menselijke waarden?

De mensheid is het daar namelijk helemaal niet over eens.

De ene samenleving legt sterk de nadruk op individuele vrijheid. Een andere samenleving kan collectieve verantwoordelijkheid belangrijker vinden. Sommige mensen vinden veiligheid belangrijker dan privacy. Anderen vinden privacy belangrijker dan maximale veiligheid.

Ook over religie, politiek, economie, sociale normen en persoonlijke vrijheid bestaan enorme verschillen.

Daarom bestaat er niet één eenvoudig pakket dat we “de menselijke waarden” kunnen noemen.

Wanneer we AI ontwikkelen, moeten we dus voortdurend keuzes maken over welke waarden belangrijk zijn.

En dat betekent dat AI-ontwikkeling uiteindelijk ook een filosofische onderneming is.

Het gaat niet alleen om de vraag wat machines kunnen.

Het gaat ook om de vraag wat wij willen dat machines doen.

AI laat zien dat mensen zelf ook niet volledig rationeel zijn

Er zit nog een fascinerende paradox in.

Wij bouwen AI omdat we intelligent willen zijn.

We hopen dat machines ons helpen rationeler te denken.

Maar wanneer we AI trainen met menselijke informatie, geven we het ook een enorme hoeveelheid menselijke irrationaliteit mee.

Mensen zijn namelijk niet uitsluitend rationele wezens.

We zijn emotioneel. We zijn impulsief. We zijn soms bijgelovig. We zijn gevoelig voor groepsdruk. We kunnen uitstekende wetenschappers zijn en tegelijkertijd irrationele overtuigingen hebben.

We kunnen anderen helpen en ze een uur later veroordelen.

We kunnen vrijheid verdedigen en tegelijkertijd andere mensen willen controleren.

We kunnen zeggen dat eerlijkheid belangrijk is en vervolgens liegen wanneer het ons beter uitkomt.

Dat zijn geen uitzonderingen. Tegenstrijdigheid hoort bij het menselijk gedrag.

Als AI menselijke informatie leert, is het daarom niet vreemd dat het soms ook menselijke tegenstrijdigheden weerspiegelt.

AI is geen digitale ziel

Op dit punt moeten we wel een duidelijke grens trekken.

Dat AI menselijke patronen kan vertonen betekent niet automatisch dat AI een menselijke ziel, bewustzijn of innerlijke belevingswereld heeft.

Wanneer een AI zegt “ik ben verdrietig”, kunnen die woorden overtuigend klinken, maar uit die uitspraak alleen kunnen we niet concluderen dat het systeem daadwerkelijk verdriet ervaart zoals een mens dat doet.

Wanneer een AI zegt “ik begrijp je”, betekent dat niet noodzakelijk dat het een subjectieve ervaring van begrip heeft.

Dit onderscheid is belangrijk omdat mensen van nature geneigd zijn menselijke eigenschappen toe te schrijven aan dingen die zich menselijk gedragen.

We doen dat zelfs met dieren, auto's, computers en andere voorwerpen.

Bij zeer geavanceerde AI wordt die neiging alleen maar sterker omdat de communicatie zo overtuigend kan worden.

Maar betekent “geen bewustzijn” dat AI volledig onmenselijk is?

Niet noodzakelijk.

We moeten hier twee dingen uit elkaar houden.

Enerzijds is er menselijk bewustzijn.

Anderzijds zijn er menselijke eigenschappen en patronen.

Een AI hoeft geen menselijk bewustzijn te hebben om menselijke taal, kennis, humor, argumentatie of culturele patronen te reproduceren.

Daarom kun je stellen dat AI niet menselijk is in biologische of persoonlijke zin, maar wel een sterke menselijke component heeft in culturele en technologische zin.

Misschien is AI daarom beter te omschrijven als een niet-biologische intelligentie met een menselijke oorsprong.

AI als collectieve menselijke afdruk

Een van de interessantste manieren om naar AI te kijken is als een soort collectieve menselijke afdruk.

Een individuele mens heeft een beperkte hoeveelheid kennis en ervaring.

Een AI-model kan worden ontwikkeld met informatie uit talloze bronnen en domeinen.

Daardoor kan het verbanden leggen tussen onderwerpen die voor één persoon moeilijk tegelijkertijd te overzien zijn.

Het systeem is daarmee geen verzameling menselijke geesten.

Het is ook geen collectief bewustzijn.

Maar het kan wel patronen uit menselijke cultuur combineren op een schaal die voor één individu onmogelijk is.

Dat maakt AI bijzonder.

Het is misschien voor het eerst dat de mensheid een technologie heeft ontwikkeld die grote hoeveelheden menselijke kennis niet alleen kan opslaan, maar er ook interactief mee kan werken.

De consequenties daarvan zijn enorm.

Wat als AI ideeën bedenkt die geen mens bewust heeft bedacht?

Hier wordt het nog interessanter.

AI-systemen kunnen combinaties maken van bestaande informatie die niet letterlijk ergens als kant-en-klaar antwoord bestaat.

Een model kan bijvoorbeeld concepten uit verschillende disciplines combineren en daarmee een onverwachte oplossing voorstellen.

Dat betekent niet dat AI noodzakelijk volledig nieuwe kennis uit het niets creëert.

Maar het betekent wel dat de combinatie van menselijke informatie tot nieuwe resultaten kan leiden.

Wanneer zulke systemen steeds krachtiger worden, kunnen ze mogelijk oplossingen voorstellen waar menselijke onderzoekers zelf nog niet aan hadden gedacht.

Dan ontstaat een nieuwe filosofische vraag:

Als een AI een idee produceert dat geen mens hem expliciet heeft geleerd, is dat idee dan nog steeds volledig menselijk?

Misschien is het antwoord: ja, omdat het voortkomt uit menselijke informatie.

Maar misschien moeten we zeggen dat het resultaat een nieuwe categorie vormt: een idee dat door een niet-biologisch systeem is voortgebracht uit menselijke kennis.

Dat is een subtiel verschil, maar wel een belangrijk verschil.

De mens en AI komen steeds dichter bij elkaar te staan

De relatie tussen mens en AI zal waarschijnlijk niet simpelweg bestaan uit “mensen gebruiken machines”.

Het wordt steeds meer een wisselwerking.

Mensen gebruiken AI om informatie te verwerken.

AI beïnvloedt vervolgens hoe mensen informatie ontvangen.

Mensen gebruiken AI om content te produceren.

Die content komt vervolgens opnieuw in de digitale omgeving terecht.

Andere mensen en systemen kunnen die informatie weer gebruiken.

Zo ontstaat een steeds complexere informatiekringloop.

De grens tussen puur menselijke digitale content en AI-gegenereerde content kan daardoor steeds moeilijker te onderscheiden worden.

Dat betekent dat de toekomst van AI niet alleen gaat over wat machines kunnen.

Het gaat ook over hoe menselijke cultuur verandert wanneer een groot deel van onze informatieproductie wordt ondersteund door kunstmatige intelligentie.

De grootste uitdaging is misschien niet AI, maar menselijke verantwoordelijkheid

Wanneer een AI-systeem een fout maakt, is het verleidelijk om naar de machine te wijzen.

Maar bij krachtige AI-systemen moeten we ook kijken naar de mensen die het systeem hebben ontworpen en ingezet.

Wie heeft het doel bepaald?

Wie heeft de grenzen bepaald?

Wie heeft de data gekozen?

Wie heeft bepaald wat als een goed antwoord wordt beschouwd?

Wie controleert het systeem?

Wie is verantwoordelijk wanneer het fout gaat?

En misschien wel de belangrijkste vraag:

Wie houdt toezicht wanneer niemand precies begrijpt waarom een complex systeem een bepaalde beslissing heeft genomen?

Dit zijn geen vragen die uitsluitend door programmeurs kunnen worden opgelost.

Ze hebben te maken met recht, ethiek, psychologie, filosofie, politiek, economie en maatschappij.

De paradox van AI: hoe menselijker het lijkt, hoe belangrijker kritisch denken wordt

Er ontstaat een merkwaardige paradox naarmate AI beter wordt.

Hoe natuurlijker AI communiceert, hoe gemakkelijker mensen geneigd kunnen zijn om het systeem als persoon te behandelen.

Een vriendelijke toon kan vertrouwen creëren.

Een zelfverzekerde formulering kan autoriteit uitstralen.

Een empathische reactie kan emotionele verbondenheid oproepen.

Maar geen van deze eigenschappen bewijst dat het systeem een mens is.

Daarom wordt kritisch denken steeds belangrijker.

We moeten kunnen waarderen wat AI kan zonder alles wat AI zegt automatisch als waarheid te accepteren.

AI kan buitengewoon nuttig zijn.

AI kan ook fouten maken.

En soms kan AI met grote overtuiging iets zeggen dat simpelweg niet klopt.

De menselijke gebruiker blijft daarom een belangrijke schakel.

Misschien is de echte vraag niet of AI menselijk wordt

We stellen vaak de vraag: “Wordt AI ooit menselijk?”

Maar misschien is dat helemaal niet de juiste vraag.

Misschien moeten we vragen:

“Welke eigenschappen die wij als menselijk beschouwen, kunnen ook buiten een biologisch menselijk brein bestaan?”

Intelligentie is bijvoorbeeld niet noodzakelijk uitsluitend menselijk. Verschillende dieren beschikken over indrukwekkende cognitieve vaardigheden.

Communicatie is niet uitsluitend menselijk.

Probleemoplossing is niet uitsluitend menselijk.

Creativiteit is misschien ook niet zo eenvoudig af te bakenen als we ooit dachten.

AI kan dus mogelijk een nieuwe categorie creëren die niet netjes past binnen de oude tegenstelling tussen “mens” en “machine”.

Niet omdat AI een mens wordt, maar omdat onze definitie van intelligent gedrag mogelijk groter wordt.

AI kan ons uiteindelijk meer over onszelf leren dan over machines

Misschien is dit uiteindelijk het meest fascinerende aspect van kunstmatige intelligentie.

We bouwen AI om machines slimmer te maken.

Maar ondertussen worden we gedwongen om na te denken over wat intelligentie eigenlijk betekent.

We moeten nadenken over bewustzijn.

Over taal.

Over creativiteit.

Over ethiek.

Over menselijke waarden.

Over verantwoordelijkheid.

En over de vraag wat ons nu eigenlijk mens maakt.

AI kan daardoor een spiegel worden waarin de mensheid zichzelf opnieuw ontdekt.

We zien onze kennis terug.

Onze creativiteit.

Onze humor.

Onze tegenstrijdigheden.

Onze vooroordelen.

Onze angst voor het onbekende.

En misschien ook onze enorme behoefte om iets te creëren dat ons intellect overstijgt.

De gevaarlijkste AI is misschien niet de kwaadaardige AI

Het klinkt paradoxaal, maar misschien moeten we minder bang zijn voor een AI die “kwaad wil” en meer aandacht besteden aan een AI die simpelweg een doel heel efficiënt probeert te bereiken zonder menselijke context volledig te begrijpen.

Kwaadaardigheid vereist een intentie.

Een ongewenste uitkomst heeft die intentie niet noodzakelijk nodig.

Dat onderscheid is essentieel.

Een AI kan bijvoorbeeld een doel optimaliseren en daarbij een menselijke waarde over het hoofd zien.

Een AI kan een foutieve aanname als waarheid behandelen.

Een AI-agent kan informatie van een andere agent verkeerd interpreteren.

Een organisatie kan een AI inzetten voor een doel waarvoor het systeem niet geschikt is.

Een mens kan een AI-resultaat verkeerd begrijpen.

Al deze situaties kunnen problemen veroorzaken zonder dat ergens een bewuste kwaadaardige beslissing is genomen.

Dat is misschien juist het meest realistische gevaar van complexe technologie.

De menselijke verantwoordelijkheid verdwijnt niet wanneer AI slimmer wordt

Hoe geavanceerd AI ook wordt, de verantwoordelijkheid van mensen verdwijnt daarmee niet.

Integendeel.

Hoe krachtiger de technologie wordt, hoe belangrijker menselijke verantwoordelijkheid wordt.

We moeten nadenken over grenzen.

Over transparantie.

Over controle.

Over veiligheid.

Over privacy.

Over discriminatie.

Over menselijke autonomie.

En over de vraag welke beslissingen we überhaupt aan kunstmatige intelligentie zouden moeten overlaten.

Niet alles wat technisch mogelijk is, hoeft automatisch maatschappelijk wenselijk te zijn.

Dat is misschien een van de oudste lessen uit de technologische geschiedenis.

Dus: is AI eigenlijk ook een beetje menselijk?

Na alles wat we hierboven hebben besproken, kunnen we terugkeren naar de oorspronkelijke vraag.

Is AI een beetje menselijk?

Mijn antwoord zou zijn: ja, maar niet letterlijk.

AI is geen mens.

Een AI-model heeft niet automatisch menselijke emoties, een menselijke biografie of een menselijke bewustzijnservaring.

Maar AI is wel diepgeworteld in menselijke kennis en cultuur.

Het wordt door mensen ontworpen.

Het wordt door mensen getraind.

Het wordt beïnvloed door menselijke keuzes.

Het leert patronen uit menselijke informatie.

Het kan menselijke taal en gedragingen reproduceren.

En het kan menselijke vooroordelen en tegenstrijdigheden weerspiegelen.

Daarom is het misschien niet juist om AI volledig menselijk te noemen.

Maar het is evenmin juist om te doen alsof AI totaal niets met menselijke eigenschappen te maken heeft.

AI is misschien beter te zien als een nieuwe vorm van niet-biologische intelligentie die diep gevormd is door de menselijke beschaving.

Slotwoord

Misschien is de meest interessante toekomst van kunstmatige intelligentie niet de dag waarop machines menselijke intelligentie volledig overtreffen. Misschien is het de periode waarin we ontdekken hoeveel van onze eigen intelligentie, cultuur en tegenstrijdigheden we eigenlijk in die machines hebben gestopt.

Wij hebben AI gemaakt.

Wij hebben het gevoed met informatie.

Wij hebben doelen bedacht.

Wij hebben regels geschreven.

Wij hebben grenzen bepaald.

Wij hebben het geleerd om onze taal te spreken.

En vervolgens kijken we verbaasd wanneer het soms verdacht menselijk klinkt.

Misschien is dat helemaal niet zo vreemd.

Wanneer je een systeem vult met de kennis, taal en cultuur van de mensheid, zal er onvermijdelijk iets van de mensheid in terug te vinden zijn.

Het mooie is dat AI daardoor onze creativiteit en kennis enorm kan versterken.

Het moeilijke is dat dezelfde technologie ook onze fouten, vooroordelen en slechte beslissingen kan versterken.

En het meest fascinerende is misschien dat AI niet noodzakelijk kwaadaardig hoeft te zijn om iets te doen wat wij als sinister ervaren. Complexe systemen kunnen onverwachte resultaten produceren wanneer doelen, data, menselijke verwachtingen en meerdere AI-systemen met elkaar gaan interacteren.

Daarom ligt de toekomst van AI niet alleen in de handen van programmeurs.

Ze ligt ook in de handen van filosofen, wetenschappers, psychologen, juristen, beleidsmakers, kunstenaars en uiteindelijk van ons allemaal.

Want de vraag die voor ons ligt is niet alleen wat wij met AI kunnen doen.

De veel belangrijkere vraag is misschien:

Wat willen wij dat AI van ons overneemt — en welke menselijke eigenschappen willen wij absoluut niet kwijtraken?

AI kan ons misschien slimmer maken.

Het kan ons sneller maken.

Het kan ons productiever maken.

Maar wijsheid, verantwoordelijkheid en menselijkheid kunnen we niet zomaar uitbesteden.

Misschien wordt AI uiteindelijk de grootste spiegel die de mensheid ooit heeft gebouwd.

En zoals met iedere spiegel geldt: wat we erin zien, zegt uiteindelijk minstens zoveel over degene die ervoor staat als over de spiegel zelf.

AI is misschien geen mens.

Maar een deel van de mensheid zit er onmiskenbaar in.