Op werkdagen voor 23:00 besteld, morgen in huis Gratis verzending vanaf €20

Interview

Jarno Duursma

‘We zitten in nieuwe fase van kunstmatige intelligentie’

Groeit kunstmatige intelligentie ons boven het hoofd? De voordelen van zelflerende algoritmes zijn evident. Maar risico’s zijn er ook, waarschuwt Jarno Duursma in De digitale butler.

Paul Groothengel | 12 januari 2018 | 5-7 minuten leestijd

We horen al jaren over robots, chatbots, zelflerende algoritmes en virtuele assistenten. Hoe ver zijn we nu feitelijk met kunstmatige intelligentie?
De jaarlijkse omzet in systemen en oplossingen groeide vorig jaar met bijna zestig procent! Tot 2020 verwacht marktonderzoeksbureau IDC een jaarlijkse groei van meer dan vijftig procent. Zeker zo belangrijk is de kwalitatieve vooruitgang. We zijn echt op weg naar een ander tijdperk, vooral vanwege de toename van computerrekenkracht, betere algoritmes en de snelgroeiende hoeveelheden beschikbare data. Slimme algoritmes denken met ons mee, data zullen we steeds sneller en accurater kunnen verwerken. In het dagelijks leven merk je dat voortdurend: zoekmachines komen met steeds relevantere suggesties vanuit bedrijven als Netflix en Amazon; vertaalprogramma’s worden steeds beter, en we maken grote stappen op gebied van gezichtsherkenning. Daarnaast nemen toepassingen van kunstmatige intelligentie in rap tempo steeds meer taken van de mens over. Het valt me op dat mensen vooral kijken naar fysieke robots, als het gaat om kunstmatige intelligentie. Maar dat is maar een topje van de ijsberg; het gaat namelijk vooral om software.

Wat zijn nadelen van kunstmatige intelligentie?
Slimme computersystemen nemen steeds meer cognitieve taken van ons over, voeden ons met uitkomsten van soms moeilijk te herleiden beslissingen. We stoppen er informatie in, maar weten niet precies hoe de antwoorden tot stand komen. En van zaken als morele overwegingen en ethisch besef hebben slimme computersystemen geen kaas gegeten. Daarnaast zijn wij mensen veel beter in contextueel begrip. Neem de algoritmes in het systeem van een zelfrijdende auto: als een wegwerker aan de kant van de weg staat te zwaaien, weten wij dat we vaart moeten minderen omdat er vóór ons waarschijnlijk iets is gebeurd. Voor een algoritme in die zelfrijdende auto is dit een lastige afweging: staat daar nou iemand vriendelijk te zwaaien of waarschuwt hij voor iets?

Wat is de maatschappelijke winst van kunstmatige intelligentie?
Goede vraag. Nu wordt het debat rond dit onderwerp nog vooral bepaald door de huidige marktmacht van de Googles, Facebooks en Alibaba’s van deze wereld. Je zou een wat meer sturende rol van overheden verwachten, maar die hebben helaas weinig invloed. Kunstmatige intelligentie, dat is iets dat hen overkomt. Natuurlijk zijn er veel maatschappelijke, kansrijke toepassingen van kunstmatige intelligentie. In de medische wereld worden bijvoorbeeld grote stappen gezet. Nu al kunnen algoritmes, gevoed met duizenden foto’s van menselijke hersenen, eerder dan medici patronen ontdekken in hersenscans. Zo zijn ze in staat om eerder hersenziektes op te sporen, zoals dementie. Het algoritme van het Israëlische Zebra Medical kan op basis van verschillende medische afbeeldingen accurater vaststellen of iemand een wervelfractuur heeft. Dat is hard nodig, omdat radiologen tot vijftig procent van de wervelfracturen van hun patiënten over het hoofd zien.

Wanneer zijn machines slimmer dan de mens?
Experts zeggen dat dat nog hooguit een jaar of veertig tot vijftig zal duren. Vergeet niet, we zijn al heel lang bezig. Al in de jaren vijftig van de vorige eeuw waren er applicaties die, draaiend op de eerste IBM-computers, al zelf konden leren. In 1997 versloeg schaakcomputer DeepBlue wereldkampioen Gary Kasparov. We zijn nu in een nieuwe fase van kunstmatige intelligentie beland. Slimme systemen leren van data, van zichzelf en van andere systemen. De kwalitatieve groeispurt is echt groot. En die versnelling gaat maar door, dankzij onder meer de toename van data uit sociale media, open source data, online encyclopedieën en data geleverd vanuit sensortechnologie.

Wat zijn de grootste risico’s van kunstmatige intelligentie?
Bijvoorbeeld het gebrek aan transparantie. Algoritmes worden gebruikt bij het al dan niet toekennen van verlof voor gevangenen, bij het uitkeren van verzekeringsclaims, bij de bepaling of je wel of geen lening krijgt van de bank, of je wordt aangenomen voor een bepaalde baan. Maar kan je dan de beslissing die het algoritme neemt, vertrouwen? Als onjuiste gegevens zijn gebruikt, krijg je slechte resultaten. Bovendien zijn algoritmes vaak vooringenomen. Een vermogende consument die toevallig in een wijk woont met een aantal wanbetalers, moet mogelijk een hogere premie betalen aan zijn zorgverzekeraar. Enkel en alleen vanwege zijn postcode! Probleem is dat beslissers die algoritmes vaak beoordelen als onpartijdig, waardoor ze te makkelijk en te onnadenkend op de beslissingen van die algoritmes gaan leunen. Andere risico’s zijn privacy issues en de enorme invloed van grote technologiebedrijven. Mensen verliezen bovendien de nodige vaardigheden door de opkomst van kunstmatige intelligentie. Denk daarbij alleen al aan kleine dingen, zoals het onthouden van telefoonnummers, of door een onbekende stad rijden zonder navigatiesoftware. Ook autonoom oorlogstuig en steeds slimmere gijzelsoftware zie ik als een probleem.

De grootste angst van veel mensen is dat kunstmatige intelligentie veel banen zal doen verdwijnen.
Ja, ik begrijp die angst heel goed. Sommige scenario’s zijn heel somber: die gaan uit van tientallen miljoenen werklozen die hun baan zijn kwijtgeraakt, omdat robots met name allerlei fysieke taken overnemen. Dat kan leiden tot grote maatschappelijke onrust. Maar ook in banen voor hoogopgeleide medewerkers verandert enorm veel. Slimme computersystemen worden nu al veelvuldig gebruikt door advocaten en rechters. Of kunnen een deel van het werk van adviseurs op gebied van verzekeringen, hypotheken en belastingen overnemen. En jij als journalist moet ook oppassen: het schrijven van marktrapporten of sportsamenvattingen wordt ook al steeds meer geautomatiseerd. Bij Associated Press schrijft software automatisch artikelen over jaarverslagen van bedrijven. De komende tien jaar wordt het heel erg belangrijk om je steeds maar weer te kunnen aanpassen als professional.

Is er ook een positieve kant?
Natuurlijk. Bij Associated Press hebben ze geen journalisten ontslagen, maar die hebben nu meer tijd gekregen voor andersoortige verhalen. Als je terugkijkt, zie je dat technologie in het verleden vaak ook zorgde voor veel nieuwe banen. En van veel nieuwe, toekomstige banen hebben wij nu nog geen idee. Een derde van de nieuwe banen in de VS van de afgelopen 25 jaar, bestond voor die tijd niet of nauwelijks. En kunstmatige intelligentie gaat ons inzichten verschaffen die wij nooit voor mogelijk hadden gehouden.

Wat zal kunstmatige intelligentie ook in de verre toekomst nooit kunnen?
Dromen of fantaseren; dat zie ik niet snel gebeuren. En ik kan me niet voorstellen dat wij als mens ooit getroost zullen worden door een computersysteem of robot. En zo zal ook het persoonlijke gesprek in veel zakelijke contexten nooit verdwijnen, maar juist vaak doorslaggevend blijven. Door de digitalisering neemt juist de waarde toe van persoonlijk contact. Daar ben ik van overtuigd.

Op 22 november 2018 is Jarno Duursma een van de sprekers op het seminar 'Algoritmen als drivers of change'.

Over Paul Groothengel

Paul Groothengel is freelance journalist.

Deel dit artikel

Wat vond u van dit artikel?

0
0

Populaire producten

    Personen

      Trefwoorden