Er is geen gebrek aan aandacht voor AI in de media en de wetenschap. Maar alle publiciteit ten spijt, publieke opinie én weergave van de wetenschap worden gekleurd door mensen die verouderde systemen gebruiken of eenvoudige experimenten doen met kant-en-klare software.

Men stelt een vraag, krijgt een onbevredigend antwoord, en trekt daar gretig conclusies uit, die vervolgens als maatstaf gelden voor de hele toepassing van technologie op basis van AI.

OK, AI-systemen zijn verre van feilloos. Maar het zijn er niet één of twee – het zijn er duizenden (op het moment van schrijven zijn 27.866 tools geregistreerd op de database ‘There’s an AI for that’). En net zoals je verschillende kwasten en technieken gebruikt om een schilderij te maken, heb je verschillende AI-technieken nodig voor uiteenlopende taken, die elk hun eigen doordachte instructie vragen.

Gepruts met ChatGPT

Toch wordt alle AI regelmatig op één hoop gegooid. Mensen met weinig kennis van AI stellen oppervlakkige vragen aan chatbots, zoals ChatGPT, en schrikken van onvolledige of foute antwoorden. “Zie je wel, prutssoftware”, concluderen ze vluchtig.

Maar dat is hetzelfde als een chef in een sterrenrestaurant vragen om iets lekkers te maken zonder te zeggen of je zin hebt in vlees, vis of vegetarisch, om vervolgens bij je rib-eye te zeuren dat het geen taart was. Je geeft onvoldoende context, maar verwacht wel dat het direct precies goed is. Een AI-systeem doet wat je vraagt, niet per se wat je bedoelt.

Het gevolg? Tal van opinies gebaseerd op een enkele mislukte sessie met ChatGPT om te ‘bewijzen’ dat AI een hype is. Zo bestempelt een Belgische hoogleraar wiskunde AI als iets waar we maar beter als geheel wantrouwig tegenover staan, omdat het bij de vraag om ‘oppervlakte’ uit te leggen niet het perfecte antwoord gaf wat ze wilde horen.

Een ander probleem is dat wetenschappelijke publicaties per definitie achterlopen op de realiteit, vanwege lange publicatietrajecten. Tegen de tijd dat onderzoek verschijnt, zijn er nieuwere en betere modellen beschikbaar. Dat leidt ertoe dat bevindingen, hoe zorgvuldig ook verzameld, al verouderd zijn voordat ze breed worden opgepikt.

Afgewogen oordelen nodig

Maar deze achterhaalde inzichten vormen wél de basis voor opinies en beleidsrapporten van vandaag. Zo ontstaat een domino-effect van verouderde conclusies die worden behandeld alsof ze nog altijd relevant zijn, wat weer de beeldvorming in de samenleving beïnvloedt, en belangrijke innovaties in bijvoorbeeld zorg en onderwijs ongewenst vertragen.

Een gebrek aan genuanceerde berichtgeving vergroot de digitale kloof; er zijn mensen die nauwelijks of geen gebruikmaken van AI, soms uit principe, vaker nog uit onwetendheid of gebrek aan toegang. Als de beeldvorming dan vooral uit waarschuwingen en rampscenario’s bestaat – gebaseerd op verouderde inzichten en slordige experimenten – is de kans groot dat zij niet aanhaken. En zo dreigen zij verder achterop te raken in een wereld met groeiende invloed van AI op onderwijs, werk en zorg.

Let wel: ‘aanhaken’ betekent niet dat iedereen ‘aan de AI moet’, maar wel dat men in staat is om deze systeemtechnologie in een context te gebruiken naar eigen werk en leven. Elke nieuwe technologie vraagt om grondige testen en afgewogen keuzes voor maatschappelijke gevolgen. Niet blind omarmen, oog hebben voor de keerzijden zoals privacyrisico’s en het hoge energieverbruik, maar ook niet te snel demoniseren.

Wat we nodig hebben, is een realistische blik op wat een model vandaag de dag wel en niet kan – niet vorig jaar, niet drie versies geleden. De sleutel ligt in het beoordelen van AI-systemen op basis van heldere criteria: wat is het doel, hoe wordt het ingezet en binnen welke context?

Alleen zo voorkomen we dat de verfroller in de prullenbak belandt omdat iemand dacht dat hij er de nieuwe Vermeer mee moest schilderen. Gebruik een AI-tool waar die voor bedoeld is. Krijg je niet meteen het gewenste resultaat? Kijk dan eerst kritisch naar je vraagstelling én naar de actuele mogelijkheden van de technologie, voordat je die afschrijft in je volgende opiniestuk.

*) Erdinç Saçan is docent en onderzoeker bij Fontys Hogeschool ICT, en auteur van ‘AI voor Iedereen’. Barend Last is onderwijskundige, spreker en auteur van ‘Chatten met Napoleon’. Een versie van dit artikel verscheen eerder in Trouw.