Wat is Generatieve AI?
Misschien is het tegen mijn journalistieke instincten in, maar ik heb ChatGPT gevraagd om generatieve AI te definiëren:
"Generatieve AI is een soort kunstmatige intelligentie die nieuwe content creëert, zoals tekst, afbeeldingen, muziek of code, door patronen te leren van bestaande data. Het gebruikt modellen zoals Generative Adversarial Networks (GANs) en transformers om realistische, mensachtige output te genereren, waarmee het creatieve toepassingen ondersteunt op gebieden als kunst, design, schrijven en meer."
Of, eenvoudiger gezegd: AI die content genereert, is generatieve AI.
Hoewel de term "generatieve AI" relatief nieuw is, bestaat het concept al langer. In de jaren ‘50 bedacht computerwetenschapper Arthur Samuel de term "machine learning", wat kan worden gezien als een voorloper van generatieve AI.
Hoewel er decennialang onderzoek is gedaan, kwamen de grootste doorbraken in generatieve AI zoals we die nu kennen, pas een decennium geleden, dankzij de Generative Adversarial Networks (GANs, zoals hierboven gedefinieerd) ontwikkeld door ingenieur Ian Goodfellow.
Dit werd kort daarna gevolgd door de "transformer-architectuur" die in 2017 door Google-wetenschappers werd gepresenteerd, de basis van de generatieve AI-tools die we tegenwoordig het meest gebruiken.
Voorbeelden van Generatieve AI in Actie
Als je ooit een populaire chatbottool zoals ChatGPT, Gemini, Copilot of Claude hebt gebruikt, heb je al generatieve AI ervaren. Bijvoorbeeld, als je het hebt gevraagd om restaurantaanbevelingen, hulp bij het schrijven van een paper of een sjabloonbrief voor een klacht bij je huisbaas.
De toepassingen zijn breed, van onschuldig amusement (originele gedichten en liedjes maken, of fantastische afbeeldingen genereren) tot professionele toepassingen (presentaties maken, productprototypes ontwerpen, strategieën ontwikkelen) en zelfs potentieel levens redden (geneesmiddelenonderzoek).
Veel trends op sociale media - zoals jezelf visualiseren als een pop, of je hond veranderen in een mens - zijn producten van generatieve AI.
Generatieve AI wordt echter ook voor oneerlijke doeleinden gebruikt. "Deepfakes" worden gebruikt om desinformatie te verspreiden, de reputatie van iemand te schaden of "naaktfoto’s" te maken voor seksuele afpersing. Dit is een van de redenen waarom de snelle opkomst van generatieve AI velen zorgen baart, vooral nu de technologie steeds realistischer en gebruiksvriendelijker wordt.
Hoe Generatieve AI Werkt
Wees gerust, ik zal niet ingaan op de complexiteit van probabilistisch modelleren en hoogdimensionale outputs. In de praktijk kun je generatieve AI-modellen zien als het uitvoeren van twee kernfuncties.
De eerste taak is het leren van patronen uit enorme datasets. Deze datasets omvatten tekst, afbeeldingen, webpagina’s, code en alles wat in het model kan worden ingevoerd; dit wordt vaak "training" genoemd.
Vervolgens identificeert het AI-model patronen in deze data, waardoor het effectief kennis en techniek krijgt. Als het model bijvoorbeeld is gevoed met de 100 beste horrorromans aller tijden, zal het deze data kruiselings refereren en de structuur, taal, thema’s en verhalende technieken extraheren die deze boeken gemeen hebben.
Vervolgens past het deze training toe om geheel nieuwe content te genereren. Dus wanneer je ChatGPT vraagt om je volgende vakantie te plannen, zal het alle informatie extraheren die het heeft verzameld en een methode gebruiken die "leren van kansverdelingen" wordt genoemd om een antwoord te schrijven.
Voor schriftelijke antwoorden doet het dit woord voor woord, waarbij het de meest geschikte volgende woord in de zin selecteert met behulp van de data die het heeft. Of voor afbeeldingen ontvangen generatieve AI-tools die op transformer-modellen zijn gebaseerd de kleuren en composities van talloze realistische afbeeldingen die het heeft gezien. Als je Midjourney bijvoorbeeld vraagt om een stripboek te maken, kan het alle trainingsvoorbeelden overwegen die het eerder heeft ontvangen om content te genereren die nauwkeurig aan de eisen voldoet.
Vaak worden de termen "kunstmatige intelligentie" en "generatieve kunstmatige intelligentie" verward. Kunstmatige intelligentie is een overkoepelende term voor alle vormen van kunstmatige intelligentie. Generatieve kunstmatige intelligentie is een tak van kunstmatige intelligentie die specifiek verwijst naar kunstmatige intelligentie-tools die content kunnen genereren.
IBM’s schaakcomputer "Deep Blue" is een beroemd voorbeeld. Het versloeg Garry Kasparov in 1997 - een van de beste schakers aller tijden. "Deep Blue" gebruikte zogenaamde symbolische kunstmatige intelligentie om schaakzetten te leren, schaakposities te evalueren en strategische beslissingen te nemen, maar het kan niet worden geclassificeerd als generatieve kunstmatige intelligentie omdat het niets nieuws heeft gemaakt.
Een ander veelvoorkomend voorbeeld van niet-generatieve kunstmatige intelligentie is discriminerende kunstmatige intelligentie. Het wordt toegepast in gezichtsherkenningssoftware om foto’s in de galerij van je smartphone te groeperen, of om spam te herkennen en uit je inbox te verbergen.
Hoewel chatbots zoals ChatGPT, Copilot en Gemini zeker tot de brede categorie kunstmatige intelligentie behoren, worden ze nauwkeuriger geclassificeerd als generatieve AI-modellen.
Uitdagingen voor Generatieve AI
Naast het hierboven genoemde kwaadwillige gebruik van generatieve AI, zijn andere nadelen van generatieve AI meer inherent aan de manier waarop de technologie werkt. Deze modellen zijn zo goed als de informatie waarmee ze zijn getraind. Geloof het of niet, er is veel verouderde, misleidende of ronduit onjuiste informatie op internet - die allemaal door een chatbot kan worden opgenomen en vervolgens als feiten worden uitgespuwd. Deze fouten worden ook wel "hallucinaties" genoemd.
Om dezelfde reden kunnen generatieve AI-modellen ook ten prooi vallen aan het versterken van biases of stereotypen. Zoals ChatGPT zelf een voorbeeld geeft: "Tekst-naar-afbeelding-modellen associëren beroepen zoals ‘verpleegster’ vaak met vrouwen, terwijl ‘CEO’ met mannen wordt geassocieerd."
Academische instellingen hebben zich suf gepiekerd over het gebruik van ChatGPT en andere tools door studenten om essays en scripties te schrijven. En de uitdaging die het vormt voor de creatieve industrie - zal generatieve AI schrijvers, acteurs, muzikanten en kunstenaars volledig overbodig maken? - is een eeuwigdurende discussie.
Generatieve AI brengt het potentieel om de creatieve industrie opnieuw vorm te geven met zich mee, maar roept ook zorgen op over de impact ervan op de arbeidsmarkt. De mogelijkheid van machines om content te genereren roept belangrijke vragen op over de waarde van menselijke vaardigheden en creativiteit in de toekomstige economie.
Voorbij de hype: het toekomstige traject van generatieve AI
Hoewel de discussie rond generatieve AI vaak gericht is op de functies en mogelijke valkuilen, is het belangrijk om na te denken over de bredere impact en de belangrijkste overwegingen die het traject ervan bepalen. Hier zijn enkele belangrijke aspecten om te overwegen:
Ethische overwegingen en verantwoorde ontwikkeling
Naarmate generatieve AI krachtiger wordt, worden ethische overwegingen essentieel bij het begeleiden van de ontwikkeling en implementatie ervan. Kwesties als vooringenomenheid, verkeerde informatie en intellectueel eigendom moeten zorgvuldig worden aangepakt om te zorgen voor een verantwoord en ethisch gebruik van deze technologieën. Het prioriteren van transparantie, verantwoording en eerlijkheid is van cruciaal belang voor het opbouwen van vertrouwen in generatieve AI-systemen en hun output.
Menselijke-AI-samenwerking
De toekomst van generatieve AI ligt niet in het volledig vervangen van mensen, maar in het versterken van menselijke capaciteiten en het bevorderen van menselijke-AI-samenwerking. Door de sterke punten van AI te benutten om repetitieve taken te automatiseren, ideeën te genereren en inzichten te verschaffen, kunnen mensen zich concentreren op activiteiten op een hoger niveau die kritisch denken, emotionele intelligentie en domeinexpertise vereisen. Deze samenwerkingsaanpak kan nieuw potentieel voor productiviteit en innovatie ontsluiten.
Industriële transformatie en nieuwe kansen
Generatieve AI heeft het potentieel om verschillende industrieën te ontwrichten, van de gezondheidszorg en financiën tot entertainment en onderwijs. Door processen te automatiseren, ervaringen te personaliseren en nieuwe creatieve mogelijkheden te ontsluiten, kunnen organisaties generatieve AI gebruiken om de efficiëntie te verbeteren, de kosten te verlagen en een concurrentievoordeel te behalen. Naarmate bedrijven zich aanpassen aan deze technologieën, wordt verwacht dat functies verschuiven, waardoor nieuwe kansen ontstaan die expertise vereisen om generatieve AI-systemen te ontwikkelen, te implementeren en te onderhouden.
Verbetering van vaardigheden en ontwikkeling van de beroepsbevolking
Nu generatieve AI steeds gangbaarder wordt, moeten individuen nieuwe vaardigheden en capaciteiten verwerven om te gedijen in een veranderende arbeidsmarkt. De nadruk moet liggen op het ontwikkelen van vaardigheden zoals kritisch denken, probleemoplossing, creativiteit en communicatie, evenals een begrip van de ethische implicaties en het verantwoord gebruik van AI. Programma’s voor verbetering van vaardigheden en training kunnen werknemers helpen zich aan te passen aan nieuwe functies en de mogelijkheden te benutten die generatieve AI biedt.
Uitdagingen aanpakken en risico’s beperken
Generatieve AI is niet zonder uitdagingen en risico’s. Het aanpakken van problemen zoals vooringenomenheid, verkeerde informatie en misbruik vereist een veelzijdige aanpak, waaronder technische waarborgen, regelgevingskaders en campagnes voor publieke bewustwording. Het continu monitoren en evalueren van de impact van generatieve AI-systemen is essentieel voor het identificeren en beperken van potentiële negatieve gevolgen.
Conclusie: verantwoorde innovatie omarmen
Generatieve AI vertegenwoordigt een belangrijke sprong voorwaarts in de technologische vooruitgang en biedt een enorm potentieel voor verschillende industrieën en individuen. Door ethische problemen aan te pakken, menselijke-AI-samenwerking te bevorderen, industriële transformatie te omarmen, investeringen in verbet