De MEET UP's waarbij de U-TECH community samenkomt, zijn voor ons absoluut kersen op de taart! Een bruisend geheel van kennisdeling en connectie waar we keer op keer naar uitkijken. 5 oktober was het weer zo ver. Op het programma twee korte presentaties over Artificial Intelligence (AI) en daarna voldoende gelegenheid om met elkaar in gesprek te gaan bij Dotslash in Utrecht.
Nadat Marjolijn Zwetsloot, directeur van U-TECH community, de aanwezigen welkom heette, nam Levien Nordeman het woord. Levien is docent en onderzoeker bij Hogeschool Utrecht (HU) en houdt zich bezig met data driven design. In zijn werk en met het boek dat hij schreef, Het Spiegelpaleis van data, probeert hij grip te krijgen op het abstracte begrip AI.
Utopieën en dystopieën vliegen je om de oren
“Met ChatGPT heeft AI hernieuwde aandacht gekregen. De utopieën en dystopieën vliegen je om de oren. Maar wat is nu de echte waarde van AI? Er is behoefte aan demystificatie. Alle ophef en toekomstbeelden maken duidelijk dat we moeten werken aan AI-geletterdheid. Wat moeten mensen weten van AI? Niet alleen de experts, maar iedereen! Bibliotheken pakken gelukkig ook al hun maatschappelijke rol”, geeft Levien aan.
Data en algoritmes
Levien noemt een aantal kernpunten van AI, zoals: AI kan niet zonder data en algoritmes. “De afgelopen jaren zijn we terecht gekomen in een wereld van dataficatie; we genereren voortdurend data. Al die data krijgen met AI nieuwe waarde. Vaak lijkt AI magie, een computer of app geeft informatie en doet uitspraken en voorspellingen. De vraag die we ons steeds moeten stellen volgens Levien is: op basis van welke data zijn die uitspraken en voorspellingen tot stand gekomen? En wie heeft die data dan op welke manier verzameld? “
Eigenaren en belangen
AI heeft ook altijd een eigenaar, vervolgt Levien. “Het zweeft niet in de lucht. Vaak zijn de eigenaren grote tech bedrijven die de toepassingen hebben ontwikkeld. Die hebben hun eigen visie, doelen en belangen. En die belangen liggen niet altijd op één lijn met de belangen van Europese burgers”.
Niet de witte robot
AI is niet de witte robot, dus waarom zien we dat toch steeds terug in beelden, bijvoorbeeld bij artikelen over AI?, vraagt Levien zich hardop af. Gelukkig werkt bijvoorbeeld Setup, het platform voor een technologie-kritische samenleving, vanuit Utrecht aan nieuwe stockfoto’s.
Hype, risico’s en impact: zorg voor basiskennis
Hoe weten we nou wat een hype is en wat niet en wat zijn de risico’s?, vraagt de U-TECH community zich naar aanleiding van de presentatie af. Volgens Levien is dat niet zozeer een technische vraag. “AI zal over een aantal jaar gewoon zijn, zoals ook social media gewoon geworden zijn. We moeten ons vooral blijven afvragen welke bedrijven het gaan inzetten en wat we als samenleving willen reguleren. De impact is nog niet goed te overzien, dus aandacht voor risico’s is belangrijk”, zegt Levien. AI-geletterdheid moet volgens hem gaan om vragen, zoals: waar komt de data vandaan en wat doen de algoritmes precies? Wat zijn de beloftes, de maatschappelijke impact en ethische implicaties? En ook: hoe kun je het gebruiken, in je werk en thuis? Zorg voor de basiskennis, alleen zo kan AI je empoweren.
Tip van Levien: Wil je weten hoe normaal AI je gezicht vindt? Kijk eens op deze website.
AI is automatiseren
Na de introductie van AI geeft Chris van Aart, AI specialist en onder andere co-founder van Bolesian, aan hoe AI nu al wordt ingezet. Eerst neemt hij ons nog even mee terug in de tijd: ooit was de spreadsheet de killer app voor computers. Een computer kon rekenen en maakte nooit fouten. Daarom kochten we massaal computers. Ook was er 55 jaar geleden al een chatbot. Eliza was eigenlijk bedoeld om de oppervlakkigheid van de menselijke communicatie aan te tonen, op basis van een script van 300 regels. Al snel werd het toch bestempeld als intelligent systeem. “Nu vinden we het een stom script”, geeft Chris aan.
Chris ziet AI vooral als automatiseren. “Je kunt natuurlijk nieuwe dingen doen, heel innovatief en cool. Maar je kunt vaak ook bestaande dingen slimmer doen. We kijken naar wat mensen doen en proberen dat na te doen”.
Als een taak menselijke intelligentie vraagt, maar de omvang van de taak onmenselijk groot is, dan is de inzet van AI waardevol
Chris ziet verschillende AI-smaken. Met Machine Learning train je een computer met heel veel plaatjes, met Natural Language Processing kunnen we teksten doorgronden en produceren. Denk aan ChatGPT. En daarnaast kan er volgens Chris veel met kennisregels. Je kunt problemen oplossen door te redeneren met regels, zoals “als dit… dan moet je dat doen”. En natuurlijk kun je ook stukjes technologie combineren om oplossingen te maken.
Anonimiseren
Voorbeelden die Chris noemt zijn een anonimiseertool. Steeds relevanter, want wetgeving vraagt vaak om het anonimiseren van documenten. “Denk aan WOB-verzoeken, waarbij iemand bepaalde data handmatig moet weglakken. Dat is te automatiseren”. AI spoort in documenten automatisch namen, adressen, contactgegevens, bankrekeningnummers, burger service nummers, btw-nummers op en zorgt dat deze worden weggelakt.
Fraudedetectie
Ook voor fraudedetectie kan AI worden ingezet. Chris noemt de casus van schades die in verschillende landen meermaals worden opgevoerd. Op basis van de verschillende schadeformulieren is fraude goed te detecteren.
Ongelukken voorkomen door stemanalyse
Voor de haven van Antwerpen werkte Chris aan een early warning systeen. “Er gebeuren veel ongelukken in de haven en die kosten de haven zo’n 50 miljoen euro per jaar. Een kwart van die ongelukken bleken te voorkomen door het automatisch herkennen van gesprekken. In het ‘stem-DNA’ is op te maken of er gevaar dreigt. Bijvoorbeeld korte antwoorden en veel ‘ehms’ kunnen wijzen op een situatie die niet onder controle is”.
Voorspellen
Met AI kun je ook voorspellen. Ook daarmee heeft Chris ervaring. Bijvoorbeeld met ligplaatsen in havens. De ligplaatsen zijn beperkt dus schippers willen graag van tevoren weten hoe druk het waar wordt en waar nog een plekje zal zijn. Dit is natuurlijk ook op andere plekken en situaties toe te passen.
Inspecteren
“Om wegen te inspecteren en bijvoorbeeld gaten, scheuren of dode dieren op tijd te signaleren, rijden er constant voertuigen rond om opnames te maken. Om de 5 meter worden foto’s gemaakt, die door mensen worden bekeken en beoordeeld. Je kunt je voorstellen dat dit saai werk is. Om experts te ondersteunen kunnen computers helpen. Die kunnen het werk in ieder geval sneller. Mensen redden 40 km weg in een dag, computers 2000 km per uur!”
AI geen vervanging van experts
Chris is ervan overtuigd dat AI met dit soort voorbeelden vooral specialisten zal ondersteunen en niet zal vervangen. “Vooral het saaie werk wordt uit handen genomen, en experts kunnen zich concentreren op de interessantere kanten van hun werk.”
Gedeelde verantwoordelijkheid voor ethische kant
Vanuit de zaal wordt nog wel een kanttekening bij alle mogelijkheden gezet. Hoe zorgen we voor de ethische kant van het verhaal? Als je het hebt over wegen, dan is het allemaal ok. Maar als je het over mensen hebt, wordt het spannend. Technologie kan veel, maar waar kiezen we voor? Welke rol hebben ontwikkelaars? Moeten zij opdrachtgevers of budgethouders adviseren om bepaalde toepassingen niet te ontwikkelen? Of ligt de verantwoordelijkheid ergens anders? Hoe nemen we samen de verantwoordelijkheid voor de ethische kant? Ethiek blijkt een lastig punt waar wel oplossingen voor zijn (denk aan ethics by design) en we samen nog veel over moeten nadenken.
Nagepraat werd er zeker tijdens de borrel na afloop van de presentaties. Niet alleen over AI, maar ook over de projecten van U-TECH community, waarmee we met allerlei partners de mismatch tussen vraag en aanbod op de ICT-arbeidsmarkt proberen te verkleinen.