In tijden van AI leek mij het boek Slimmer werken met AI van Ethan Mollick waardevol leesvoer. Een bestseller in Nederland. Tussen de open deuren en inmiddels alweer achterhaalde informatie vond ik een aantal interessante inzichten over het inzetten van AI in leren, werken en leven. Bovendien krijg je via het boek toegang tot een periodieke nieuwsbrief met AI-nieuws: AI-Report.
Het boek gaat over het inzetten van AI als Co-intelligentie. De auteur onderscheidt vier principes voor werken met AI, die gelden voor het gebruik van generieke AI:
1. nodig AI uit aan tafel (niet alleen als hulp maar ook om de mogelijkheden te leren kennen, experimenteren)
2. human in the loop (beter als je het samen doet en verantwoordelijkheid nemen)
3. behandel AI als mens (als een persona die jij definieert, maar blijf kritisch)
4. we hebben nu de slechtste AI ooit
Hallucineren
Een onderdeel van AI dat mij fascineert is het hallucineren van AI: AI die zelf dingen verzint en fantaseert. Sommigen noemen dit de beperking van AI of juist een van haar sterke punten. Mollick legt uit hoe dit werkt. Een LLM slaat patronen op over welke tokens met grotere waarschijnlijkheid zullen volgen (AI ‘weet’ niet echt iets (net als dat een horloge zelf niet weet hoe laat het is). Als het AI model te dicht bij de patronen uit zijn trainingsdata blijft is het niet mogelijk om te generaliseren. Door een beetje willekeur toe te voegen kan een LLM meer generaliseren, maar dan is er ook een grotere kans op hallucineren. Het hallucineren kan ook voortkomen uit bevooroordeeld, onvolledig, innerlijk tegenstrijdig of onwaar bronnenmateriaal (bias). De interessante paradox hier is dat door het hallucineren het ook mogelijk is om nieuwe verbanden te leggen, waarvoor het model niet getraind is en daarmee dus ook nuttig kan zijn.
Creativiteit
Mollick vraagt zich af in hoeverre AI ingezet kan worden bij creatieve processen. Eenzelfde vraag stelden we onszelf een tijdje geleden bij de vertoning van de film ‘The thinging game’. AI kan ingezet worden bij het leggen van verbindingen tussen uiteenliggende ideeen, wat kan leiden tot creatieve oplossingen. Er bestaan meerdere testen om te bepalen hoe creatief AI kan zijn, zoals de AUT (alternative use test): kom met alternatieve toepassingen voor een bestaand product – AI komt in korte tijd met heel veel ideeen. In een vergelijkend onderzoek met MBA-studenten, waarbij ze een nieuw product moesten verzinnen, bleek AI de studenten te verslaan. AI kwam met meer, sneller en betere ideeen. Als eenzelfde vergelijking wordt gemaakt tussen AI en een groep creatieve/innovatieve mensen, dan blijft AI achter, maar het kan je wel op weg helpen. Mollick geeft aan dat de ideeen van AI overwegend matig zijn, maar het kan je wel helpen om op betere ideeen te komen door nieuwe combinaties te vinden en een lijst met opties als startpunt te geven. Een ander interessant onderzoek naar de inzet van AI in werk is bij het schrijven van een persbericht. Met AI levert het tijdsbesparing op en meer kwaliteit. Mollick betoogt dat de inzet van AI als teamlid bijdraagt aan de vermindering productiviteitsongelijkheid. Vanuit dit perspectief is het noodzakelijk dat we een nieuwe betekenis moeten construeren, zowel in de kunst als in creatieve beroepen.
In het tweede deel van deze bijdrage ga ik in op de inzet van AI als collega, prive docent en co-intelligentie.