AI gedachten / AI thoughts

Ik bedenk mij wel eens hoe het zou zijn als een gemiddelde burger uit, pak hem beet, het jaar 1253 in onze tijd getransporteerd zou worden. Waar zou zij zich over verbazen? En hoe leg je alle onbekende dingen in onze huidige wereld uit?

Eén van de dingen die deze middeleeuwse burger zeker op zal vallen is de alomtegenwoordigheid van auto’s. Hoe kan een kar uit zichzelf bewegen?

Mijn uitleg aan de middeleeuwer zou ongeveer als volgt kunnen zijn. Het zijn dezelfde stappen die ik zou zetten om Generatieve AI uit te leggen aan een geïnteresseerde leek uit 2025.

Ja, auto’s bewegen, maar ze worden bestuurd door mensen. Zij bedienen de auto met stuurwiel, gaspedaal en richtingaanwijzers. Die zijn ontworpen zodat de auto zich gedraagt zoals de bestuurder het wil. Ook is er een carosserie die zitplaatsen en bergruimte bevat, en wielen waar je op rijdt. Het is gewoon een kar, maar dan eentje die niet door dieren getrokken hoeft te worden.

“Hoe kan het dat AI echt lijkt te denken?”
Een AI chatbot interacteert met mensen. De chatbot is ontworpen en ‘getraind’ om vragen te beantwoorden. Daarvoor hebben veel onderbetaalde mensen eindeloos aan zitten geven welke antwoorden goed zijn en welke niet. Ook is er een website gebouwd waar je een abonnement kunt afsluiten en je vraag kunt ingeven. Het is gewoon een website met een slimme computer eronder.

Waar komt de beweging precies vandaan?

Auto’s bewegen omdat er een motor in zit. De motor loopt op brandstof: die wordt omgezet in beweging, en die beweging wordt weer doorgegeven aan wielen, zodat de auto rijdt. De verbrande brandstof komt als uitlaatgassen achter uit de pijp.

“Maar hoe kan het dan dat die chatbot zinnig lijkende tekst kan maken?”
Chatbots kunnen vragen omzetten in antwoorden omdat er een specifiek AI model in zit (dit wordt een ‘Transformer’ genoemd, dat is de ‘T’ in ChatGPT). Die is getraind op heel veel data, en heeft daardoor geleerd hoe de Nederlandse taal in elkaar zit. Eigenlijk voert dat transformer model berekeningen op woorden uit. In feite kan hij de woorden uit jouw vraag optellen, aftrekken, vermenigvuldigen en delen (en nog wat meer) zodat uit die lange rekensom de woorden volgen die het antwoord op je vraag vormen. Het antwoord wat je te zien krijgt is dus de uitkomst van een complexe rekensom met woorden, waarbij het meest logische antwoord (woord voor woord) aan je wordt getoond.

Hoe werkt een automotor?

Hoe zet je brandstof om in een draaiende beweging?
Dat gebeurt in cylinders. Je hebt vast wel eens gezien dat heel droge spullen opeens met kracht in de brand schieten. Daar komt dan veel rook en hete lucht vanaf. Als je die brand in een stevige kleine ruimte laat ontstaan, kan die een zuiger wegduwen. Die beweging kun je omzetten in een draaiende beweging, zodat de wielen gaan draaien.

“Hoe werkt zo’n transformer dan? Hoe kun je eigenlijk met woorden rekenen?”
Dat een transformer op zo’n manier kunt rekenen met woorden is eigenlijk het meest verbazingwekkende van moderne AI. De sleutel daarvoor zit in het concept ‘word embeddings’. Dat is een manier om van elk woord een soort statistische beschrijving te maken op basis van de woorden die er meestal bij in de buurt staan. Sommige woorden komen nooit samen voor, andere veel vaker. Het woord “koning” zul je vaker samen met “paleis” in dezelfde zin tegenkomen als “cirkelzaag”.
Eén woord kun je zo representeren met een lange lijst getallen: hoe vaak komt “paleis” voor, hoe vaak komt “cirkelzaag” voor, hoe vaak komt “Den Haag” voor. Er worden wat slimme truuks gebruikt zodat je niet voor elk woord van het hele woordenboek zo’n getal moet vaststellen, maar het kunnen toch nog wel tienduizenden getallen zijn.

Maar nu komt het verbazingwekkende: het blijkt dat die rij getallen, ook wel embeddings genoemd, een vorm van betekenis representeren. Zo kun je een rekensom maken: “koning” min “man” plus “vrouw” is “koningin”. Of “Amsterdam” min “Nederland” plus “Frankrijk” is Parijs. En dat werkt zelfs voor abstractere zaken. Zo kun je “de stijl van Shakespeare” ook in je rekensom opnemen, zodat je de handleiding van je cirkelzaag kunt weergeven als een sonnet. (Hier ga ik er dieper in.)

Dus als je zo’n auto hebt, dan kun je overal naar toe?

Die auto kan dus rijden. Maar ze kunnen pas door iedereen nuttig gebruikt worden als je ook wegen hebt. En als je brandstof kunt krijgen. En er verkeersborden zijn.

Die transformers kunnen dus rekenen met woorden. Het bleek alleen wel zo te zijn dat ze pas enigszins nuttig werden als er echt enorm grote hoeveelheden tekstdata gebruikt worden voor die statistische modellering van woordgebruik (het ‘trainen van het model’). Vandaar de term “Large Language Model”. Ook is er heel veel computerkracht voor alle berekeningen nodig en heb je internet nodig om al de tekst op te halen. Tekst die overigens vaak zonder instemming van de auteur wordt ‘opgeslurpt’.

Wordt het dan geen zootje met al die auto’s?

Zoals gezegd, er zijn verkeersborden en nog zo wat. Maar dat was niet vanaf het begin zo. Wat bleek: als iedereen auto’s gaat gebruiken, gebeuren er ook ongelukken. Daarom zijn er wetten die bepalen waar auto’s aan moeten voldoen: veiligheidsmiddelen (kreukelzones, airbags) maar ook eisen aan lawaai en uitstoot. Er zijn verkeersregels. En niet te vergeten: je moet een rijbewijs hebben om te mogen autorijden. Auto’s zijn leuk en nuttig, maar we willen daar niet voor betalen met lawaai, luchtvervuiling en verkeersslachtoffers.

Interessant en nuttig allemaal, maar er is wel een “maar”. AI op basis van die Large Language Models kun je overal voor inzetten, maar je kunt daarmee ook schade aanrichten: verkeerde of zelfs schadelijke adviezen of nepnieuws. Daarom is de AI Verordening opgesteld: net zoals auto’s aan eisen moeten voldoen, moeten AI-producten dat ook. En ook al is er niet zoiets als een ‘AI-bewijs’ naar analogie van het rijbewijs, de AI Verordening vereist wel dat je mensen die AI in hun werk gebruiken een cursus ‘AI geletterdheid’ geeft. AI is leuk en nuttig, maar we willen daar niet voor betalen met copyrightschendingen, nepnieuws en misbruik door criminelen.

De analogie tussen auto’s en AI kun je nog verder brengen. Hoe praktisch auto’s ook zijn, je gaat een auto niet gebruiken om je hond uit te laten. Er zijn ook veel verschillende soorten auto’s: vrachtwagens, bussen, sportauto’s, etcetera. Ze hebben allemaal een motor, maar je gebruikt ze voor veel verschillende dingen. Voor AI geldt hetzelfde. Maar daarover later meer.