De komst van AI betekent niet dat we met pensioen moeten
Mensen zijn van nature geneigd om menselijke eigenschappen toe te schrijven aan dingen en dieren. Dat heet antropomorfisme. Het zorgt ervoor dat we gaan praten tegen dieren en boos worden op een computer die hapert. De angst dat robots en AI onze banen (of zelfs de wereldheerschappij) zullen overnemen is ook een typisch geval van antropomorfisme.
Robots zijn geen mensen, zullen dat ook nooit worden. Computerpionier Alan Turing schijnt ooit gezegd te hebben: “Een machine kan denkvermogen hebben zonder dat hij dan meteen net zo is als u en ik. Hij hoeft niet eens van aardbeien met slagroom te houden.” Turing was ook niet uit op het ontwikkelen van een overdreven begaafd apparaat. Hij vond het voldoende als het net zo gewiekst was als een Amerikaanse manager (uit De val van Turing, van David Lagercrantz).
Het verschil dat zal blijven bestaan tussen mensen en machines betekent dat we niet bang hoeven te zijn dat robots ons vervangen op de werkvloer. Maar er is nog een beter argument waarom we als mensen nog lang niet met pensioen hoeven.
Anders geprogrammeerd
Misschien denk je nu: “Maar ze gaan toch steeds meer op mensen lijken?”. Die pogingen worden zeker gedaan, maar vooralsnog is het gat tussen robots en mensen van vlees en bloed levensgroot. Dat heeft te maken met het feit dat we anders zijn geprogrammeerd (of wired, een mooie Engelse uitdrukking hiervoor).
Kunstmatige intelligentie kan al veel, en steeds meer. Huidkanker kan vroegtijdig worden opgespoord met foto’s die we maken met onze telefoon. En we kunnen fraude beter detecteren door patronen te vinden in grote hoeveelheden data.
‘AI is erg, erg dom’
Wat we vaak niet zien, is hoeveel er nog ontbreekt aan de huidige staat van kunstmatige intelligentie. “AI (artificial intelligence, red.) is momenteel erg, erg dom,” zegt Andrew Moore, vicepresident van Google. “Het is echt goed in het doen van bepaalde dingen die onze hersenen niet aankunnen, maar het is niet iets wat we kunnen aanzetten om een algemene redenering uit te voeren met zaken als analogieën of creatief denken of buiten de kaders springen.”
Maar als kunstmatige intelligentie zo dom is, waar komt dan onze angst vandaan dat robots mensen verplicht met pensioen sturen? Dat zit hem voor het deel in de menselijke neiging om dingen te dramatiseren. Zowel het doemdenken als de euforie over AI is nogal overdreven, niet in de laatste plaats gevoed door boeken en films over robots. Maar misschien nog wel belangrijker is dat we vergeten om verschil aan te brengen tussen verschillende vormen van AI. Je hebt kunstmatige generieke intelligentie (ook wel: “artificial general intelligence”, “strong AI” of “full AI” genoemd) en toegepaste kunstmatige intelligentie (ook wel “applied AI”, “narrow AI” of “weak AI”).
Toegepaste of generieke kunstmatige intelligentie
Als we lezen over robots en computers die ons volledig voorbijstreven in intelligentie, creativiteit en redeneringsvermogen, dan fantaseren de makers over artificiële generieke intelligentie. Dan worden complete beroepen geautomatiseerd en hebben computers een zelfbewustzijn. Veel mensen discussiëren en waarschuwen alvast over deze vorm en de mogelijke consequenties hiervan. Maar deze vorm bestaat niet. En de wetenschap toont ook nog nergens dat we hier naartoe op weg zijn.
Wat wel bestaat, is toegepaste kunstmatige intelligentie. Deze vorm richt zich op het automatiseren van specifieke herhalende taken waarin computers nu eenmaal beter zijn dan mensen: het verwerken van grote hoeveelheden data en het herkennen van patronen. AI kan op basis daarvan ook beslissingen nemen – of een suggestie doen voor een beslissing. Denk bijvoorbeeld aan een eerste cv-selectie die door de computer wordt uitgevoerd. Je kunt vertrouwen op de keuze van het systeem, of nog een laatste check doen op basis van de suggesties die je krijgt.
Hoe dan ook: het verwerken van grote hoeveelheden data en het herkennen van patronen daarin neemt veel saai werk uit onze handen. Bedenk bijvoorbeeld dat je bij een klantenservice het grootste gedeelte van je dag antwoord geeft op dezelfde (vaak makkelijke) vragen. Dat kan voor je worden overgenomen. Zo houd je meer tijd over om moeilijke vragen te beantwoorden. Deze vorm van kunstmatige intelligentie ondersteunt ons om ons werk beter te doen.
Symptomen herkennen
Of kijk naar hoe AI toegepast wordt in de gezondheidszorg. De belangrijkste taak van een huisarts is het herkennen van symptomen, op basis daarvan een diagnose stellen en een passend behandelplan kiezen. Het stellen van de diagnose gaat steeds meer de taak van AI worden. Dat zien we nu al bij bijvoorbeeld huidkanker (waar inmiddels hele goede apps voor beschikbaar zijn). Maar het stellen van de diagnose is maar een heel klein onderdeel van het vak van huisarts. Het gaat om het juiste behandelplan. Omdat de arts de patiënt kent, kan die inschatten wat voor deze patiënt een werkende of haalbare behandeling is. Een andere belangrijke taak van de huisarts is het geruststellen van patiënten. Veel klachten zijn onhebbelijk, maar niet per se ernstig.
Voor juristen geldt hetzelfde. Nog niet zo heel lang geleden had elk advocatenkantoor junioren in dienst die de hele dag weinig anders deden dan jurisprudentie doorspitten. Een zaak win je nu eenmaal makkelijker als je je kunt beroepen op eerdere gerechtelijke uitspraken. Nu veel jurisprudentie is gedigitaliseerd, helpen deze databases om dat ene, oersaaie klusje waar geen advocaat op zit te wachten uit te besteden aan computers. En die kunnen dat vele, vele malen sneller dan welke jurist dan ook. Advocaten houden tijd over om de juiste strategie te bepalen, pleidooien te schrijven en rechtszaken voor te bereiden.
Groot en onhandig
Zelfs bij typische IT-taken als cybersecurity, waarvan je misschien zou verwachten dat het gemakkelijk in zijn geheel kan worden overgedragen aan computers, is het allemaal niet zo simpel. Kunstmatige intelligentie zal – voor zover we dat nu kunnen beoordelen – cybersecurity helemaal niet van begin tot eind automatiseren. De belangrijkste reden: “Organisaties zijn zo groot en onhandig dat ze geen idee hebben waar hun data staat, wie daar toegang tot heeft, welke devices en cloudopslagdiensten iedereen gebruikt, en ga zo maar door”, zo betoogt cybersecurity-specialist Illia Kolochenko op The Next Web. Als er iets mis gaat (en dat is toch waar cybersecurity vooral om draait), dan is het mensenwerk om te onderzoeken hoe het gat gedicht kan worden en wat je kunt doen om dit in de toekomst te voorkomen. Het gaat ook hier dus om het schetsen van de context – wat voor mensen veel makkelijker is dan voor machines.
Daarmee wil ik overigens AI niet bagatelliseren. We hebben hier uiteindelijk te maken met de grootste innovatie sinds de Industriële Revolutie, zoals ook het Task Force AI van onder meer de werkgeversorganisatie VNO-NCW het omschrijft: “AI is een basisinnovatie te vergelijken met de opkomst van de stoommachine of elektriciteit, waaruit nieuwe producten en diensten ontstaan en verbeteren. Nu al wordt AI toegepast op veel terreinen van het dagelijks leven. Denk aan zorg, mobiliteit en veiligheid.”
Tegenstellingen maken het verhaal
Een dergelijke vernieuwing nodigt uit om in tegenstellingen te denken. De media is hier gek op. Hoe groter de tegenstelling, des te interessanter het verhaal. Dit zorgt ervoor dat voornamelijk doemdenkers en haast euforische mensen over kunstmatige intelligentie aan het woord zijn. Ofwel de wereld vergaat ofwel de wereld wordt gered door kunstmatige intelligentie. Dit vertroebelt het beeld over de huidige stand van de techniek, die eenvoudig en krachtig is – maar taakgericht.
Voordat we echt kunnen doorgroeien naar kunstmatige generieke intelligentie, zijn er nog veel technologische doorbraken nodig. En de laatste technologische doorbraak op kunstmatige intelligentie is van ruim 10 jaar geleden. Het lijkt er dus op dat we voorlopig nog vastzitten aan de automatisering van taken.
Je kunt nog niet met AI-pensioen, omdat AI nog lang niet zover is. We automatiseren specifieke taken, maar geen hele beroepen. De stand van de techniek laat dat nog lang niet toe.
We moeten maar zien of we ooit zo ver komen dat de computer ons werk kan doen.