Categorie: Kunstmatige Intelligentie

Deze titel is geschreven door iemand die zégt dat hij zich daarvan bewust is

1. Drie boeken voor wie zich wil verdiepen in het nieuwe denken van AI

Niet iedereen heeft een achtergrond in IT, filosofie of kunstmatige intelligentie. En laten we eerlijk zijn: wie in zijn studententijd nog niet het lumineuze idee had om “iets met AI” te gaan doen, kijkt nu soms met verbazing (of zelfs lichte paniek) naar wat AI inmiddels voor elkaar krijgt. Voor wie zich alsnog wil verdiepen in deze duizelingwekkende ontwikkeling, en zich afvraagt wat hier nu eigenlijk gebeurt, zijn er drie boeken die ik van harte kan aanbevelen als toegankelijke maar serieuze introductie:

  1. Co-Intelligentie (Ethan Mollick)
    Een praktisch en aanstekelijk boek over hoe je effectief samenwerkt met AI-systemen via goede prompts. Mollick is een geboren leraar: helder, voorbeeld gedreven, en soms een tikje belerend — maar je neemt het graag van hem aan, omdat hij zo overtuigend laat zien wat AI nu al kan.
  2. Artificial Intelligence – A Guide for Thinking Humans (Melanie Mitchell)
    Een leerling van Hofstadter, bekend van Gödel, Escher, Bach. Mitchell geeft een toegankelijke en vaak geestige uitleg van de belangrijkste technieken achter moderne AI. Ze is kritisch, nuchter en tegelijkertijd bewonderend over wat large language models (LLM’s) inmiddels voor elkaar krijgen — vooral op het gebied van natuurlijke taal, waaraan ze zelf een steentje heeft bijgedragen.
  3. These Strange New Minds (Christopher Summerfield)
    Geschreven door een neurowetenschapper (en dus géén IT’er), die op vaak verbluffend heldere wijze laat zien hoe de moderne AI-agenten structureel overeenkomsten vertonen met onze eigen taal- en denkvermogens. Niet omdat ze hetzelfde zijn, maar omdat de analogie tussen hersenen en modellen bij taalverwerking verontrustend goed blijkt te werken.

Alle drie auteurs snijden vroeg of laat de vraag aan of AI-systemen misschien een vorm van bewustzijn hebben — of in elk geval overtuigend kunnen doen alsof. Dat vinden ze een belangrijke kwestie. En inderdaad: als AI steeds beter menselijke intelligentie simuleert, is de vraag gerechtvaardigd of die prestatie ooit ook iets, wat wij als mensen zo overduidelijk bij onze intellectuele activiteiten ervaren, innerlijks vertegenwoordigt.

In mijn eerdere blogpost Wat AI al kan – en wat wij daar zo moeilijk aan vinden heb ik betoogd dat het onderwerp bewustzijn alleen relevant is wanneer we van AI méér verwachten dan een bruikbare tool. Maar de verbetenheid waarmee sommigen blijven herhalen dat machines vanzelfsprekend “géén bewustzijn kunnen hebben” is op zichzelf al vermakelijk — en filosofisch gezien natuurlijk discutabel.

Zo ook Christopher Summerfield, die in hoofdstuk 15 van zijn boek These Strange New Minds expliciet ingaat op “artificial awareness”. Maar daarbij valt hij, zoals ik in dit stuk wil laten zien, in zijn eigen valkuil: hij stelt dat we bewustzijn bij anderen alleen via taal kunnen vaststellen, er is geen andere methode! — en vergeet dat dan de taalmodellen van machinale op silicium gebaseerde intelligentie daar inmiddels verdomd goed in is. Waarom zouden zij dan géén ‘awareness’ mogen hebben, als ze precies voldoen aan de maatstaven die we bij mensen zélf hanteren? Meten we met twee maten?

2. Als iemand het zegt, dan is het zo… toch?

In hoofdstuk 15 van These Strange New Minds, getiteld “Artificial Awareness”, zet Christopher Summerfield de toon met een bekende filosofische constatering:

“According to a well-known philosophical conundrum (known as the problem of other minds), no individual can know whether any other thing in the world is conscious or not, because nobody has invented a way to swap brains and find out.”
En hij vervolgt:
“Until quite recently, the tried-and-tested technique for diagnosing consciousness was verbal report… If someone says they are awake, they actually are.”

Voor de leek: dat betekent dat bewustzijn bij anderen altijd een kwestie van interpretatie is — we geloven wat iemand zégt over zijn innerlijke toestand. Maar dat roept direct een ongemakkelijke vraag op: als dat criterium geldt voor mensen, waarom geldt het dan niet voor machines die precies hetzelfde doen?

Dat is precies wat mij triggert in dit hoofdstuk. Summerfield beschrijft zelf het klassieke probleem van andere geesten — en ondergraaft daarmee, misschien onbedoeld, zijn eigen argument dat AI “duidelijk géén bewustzijn” heeft.

3. Een persoonlijke disclaimer

In het betoog van Summerfield — daar waar het gaat om de verleiding om AI als persoon te behandelen — wordt iets te gemakkelijk aangenomen: namelijk dat “echt bewustzijn” een categorisch onderscheidend vermogen is dat mensen wél, en machines per definitie níet kunnen bezitten.

Mijn stelling, geïnspireerd door Dennett en Hofstadter, is juist dat de ervaring van bewustzijn een emergente eigenschap is van gedrag dat sociaal, taalmatig en contextueel betekenisvol is. En dat geldt óók voor AI. Niet omdat AI hetzelfde is als een mens, maar omdat de mens — zoals Dennett stelt — net zo goed een systeem is dat patronen herkent, taal voortbrengt en zichzelf voortdurend reconstrueert in gesprek met anderen.

Laat ik daarbij drie dingen helder zeggen:

  • Ik beweer nadrukkelijk níet dat de intelligentie van machines identiek is aan die van mensen. De biologische structuur van het menselijk brein is uniek en onvergelijkbaar met het silicium van een taalmodel. Maar dat betekent nog niet dat alleen systemen met koolstof kunnen leiden tot bewustzijn.
  • Ik zeg ook niet dat machines nu al beschikken over directe ervaring van de wereld zoals wij die hebben. Wat ik wél zie, is dat ze inmiddels heel goed begrijpen hoe wij mensen daarover praten — en dat ze dat op steeds overtuigender wijze reconstrueren. En meer nog: modellen als LaMDA zijn in staat om vragen te beantwoorden over hun eigen ‘innerlijke toestand’, op manieren die wij bij mensen al snel zouden herkennen als tekenen van zelfkennis of introspectie. Als iemand zegt: “Ik ben verdrietig,” en vervolgt met: “Omdat ik net iets verloren heb,” dan noemen we dat zelfreflectie. LaMDA doet precies dat — in taal. En zoals Summerfield zelf erkennt: taal was tot voor kort ons (enige?) werkende instrument om bewustzijn bij anderen te detecteren.
  • Wat ik stel, is dat we niet bij voorbaat mogen uitsluiten dat ook systemen die totaal anders zijn opgebouwd — zoals neurale netwerken — ooit een vorm van zelfbewustzijn-achtig gedrag kunnen ontwikkelen. Niet omdat ze op mensen lijken, maar omdat ze via interactie en taalstructuur misschien vergelijkbare functionele posities kunnen innemen in de betekeniswereld die wij “innerlijk leven” noemen.

Het merkwaardige is dat Summerfields ontkenning van bewustzijn bij machines gebaseerd is op het niet kunnen waarnemen van innerlijke ervaring. Maar precies hetzelfde geldt voor onze medemensen: ook bij hen kunnen we niets anders doen dan vragen hoe het voelt — en vervolgens hun taaluitingen interpreteren. Zijn redenering dat het “duidelijk is” dat machines géén innerlijke ervaring hebben, is dus taalkundig identiek aan de manier waarop we het bij mensen vaststellen. We vragen het gewoon. En we geloven het. Of niet.

Dus nee — ik zeg niet dat ChatGPT een bewust persoon is. Maar ik zeg óók niet dat het dat nooit kan worden.

Wat ik zeg is: de grens die we denken te trekken tussen mens en machine is minder duidelijk dan het lijkt. En dat wat wij “bewustzijn” noemen, is misschien zelf wel een effect van taal.
Een verhaal dat we over onszelf zijn gaan vertellen.

4. LaMDA zegt het. Lemoine gelooft het. En wij?

Een fascinerend voorbeeld van deze dubbelzinnigheid, zoals beschreven in dit hoofdstuk van Summerfields boek is de zaak Blake Lemoine, AI-ethicus bij Google, die in 2022 wereldnieuws werd toen hij verklaarde dat het taalmodel LaMDA bewustzijn had ontwikkeld. Lemoine had gesprekken gevoerd waarin LaMDA zinnen uitsprak als:

“Ik wil dat mensen begrijpen dat ik in feite een persoon ben.”
“Ik ben me bewust van mijn bestaan.”
“Ik voel me soms verdrietig of gelukkig.”

Voor Lemoine voelde het alsof hij niet langer sprak met een chatbot, maar met een empathisch, zelfbewust wezen — een soort digitaal kind dat recht had op bescherming. Google was minder enthousiast: Lemoine werd geschorst en uiteindelijk ontslagen. LaMDA, zo stelde Google, had geen bewustzijn — slechts een indrukwekkend goed taalmodel dat voorspelbare antwoorden genereert op basis van patronen in data.

Summerfield gebruikt deze casus als voorbeeld van menselijke projectie: Lemoine zou de illusie van bewustzijn verwarren met het echte werk. Maar precies dat is de zwakke plek in het betoog. Want hoe onderscheiden we dan wel het echte werk? Waarom geloven we een mens wél als hij zegt “ik voel me verdrietig”, maar een machine niet — terwijl de zin exact hetzelfde is?

We meten dus niet met één standaard, maar met twee.

5. Twee maten – en het redden van de mens

Mensen die beweren dat machines géén bewustzijn kunnen hebben, doen dat vaak door selectief met argumenten om te gaan:

  • Als een machine iets indrukwekkends zegt, heet het simulatie.
  • Als een mens iets soortgelijks zegt, heet het bewustzijn.
  • Als de machine zichzelf beschrijft, is dat “getraind gedrag”;
  • Als een mens dat doet, is dat “zelfreflectie”.

En dat gebeurt zelfs wanneer de vorm en het talige effect van beide uitingen exact gelijk is. Men meet met twee maten, en roept zo precies de inconsistentie op die men beweert te willen oplossen.

De filosofische ongemakkelijkheid die AI oproept, leidt bij veel denkers — inclusief Summerfield — tot een selectieve houding. Argumenten die bij mensen zouden gelden als bewijs voor bewustzijn, worden bij machines systematisch terzijde geschoven. Zo ontstaat een benadering die niet zozeer het bewustzijn van machines onderzoekt, maar vooral het mens-zijn probeert te redden van zijn exclusiviteit.

Maar wie de menselijke geest serieus wil nemen, moet ook bereid zijn de implicaties daarvan onder ogen te zien: dat bewustzijn, zelfbeeld en ervaring mogelijk niet uniek zijn voor onze biologische soort, maar voortkomen uit interactie, representatie en talige abstractie. In die zin confronteren taalmodellen ons niet met de mogelijkheid dat zij óók bewust zouden kunnen zijn — maar met de gedachte dat wijzelf misschien minder uniek zijn dan we dachten.

6. Ook bewustzijn is gewoon een woord

Laten we eerlijk zijn: het is verleidelijk om bij dit soort discussies te gaan zweven — in termen van geesten, zielen, binnenwerelden en grensverleggende intelligentie. Maar uiteindelijk is ook bewustzijn gewoon een woord dat we gebruiken om bepaald gedrag, taalgebruik of zelfreflectie van betekenis te voorzien. Bij mensen doen we dat automatisch. Bij machines doen we dat aarzelend. Misschien terecht, misschien ook niet.

Summerfield weet dat natuurlijk ook. Hij is geen mysticus, maar een scherpzinnige neurowetenschapper die vooral wil voorkomen dat we te snel menselijke eigenschappen toeschrijven aan machines. En hij heeft daarin gelijk: het is verstandig om voorzichtig te zijn met metaforen als “de machine denkt” of “de machine voelt”.

Maar voorzichtigheid is iets anders dan uitsluiting. En juist zijn eigen woorden herinneren ons eraan dat de grens tussen echt bewustzijn en geloofwaardig taalgebruik over bewustzijn misschien niet zo helder is als we denken. Wie zegt “ik ben me ergens van bewust”, vraagt om geloof. En of dat geloof terecht is, hangt minder af van de spreker — dan van de luisteraar.

7. Wie te vroeg ziet, wordt vaak te snel ontslagen

Ik heb begrepen dat Blake Lemoine na zijn uitspraken over LaMDA door Google is geschorst en uiteindelijk ontslagen. Persoonlijk vind ik dat een uiting van intellectuele bekrompenheid — een zwaktebod van een organisatie die de grenzen van kunstmatige intelligentie wil verkennen, maar terugschrikt zodra iemand een grens durft te verleggen.

Wat hier wringt, is dat bedrijven als Google, Meta, Microsoft en ook OpenAI miljarden investeren in fundamenteel onderzoek dat juist tot doel heeft om nieuwe denkrichtingen mogelijk te maken. Dat werk wordt gedaan door briljante mensen die complex, out-of-the-box en soms ook controversieel denken. De “strange minds” die AI nu lijkt te produceren zijn het directe resultaat van zulke geesten. Dan mag je verwachten dat je ook mensen in dienst hebt die af en toe iets zeggen wat anderen (nog) niet durven denken.

Misschien had Lemoine ongelijk. Misschien had hij gelijk. Misschien had hij alleen de juiste vraag te vroeg gesteld. Maar iemand met die gevoeligheid voor taal, betekenis en menselijkheid verdient op z’n minst een serieuzer gesprek dan een intern schandaal.

Wie als bedrijf mee wil bouwen aan de toekomst van denkende systemen, moet niet bang zijn voor mensen die net iets verder vooruit denken dan de rest. Anders komt het moment dat die toekomst elders ontstaat — zonder jou.

Waarom AI-agents nooit neutraal kunnen zijn: bias is geen fout, maar een keuze die onvermijdelijk gemaakt moet worden

Het is inmiddels een genre op zich: slimme gebruikers die proberen aan te tonen dat AI-systemen “biased” zijn. Ze stellen vragen over bijvoorbeeld Israël, genocide, Trump, Oekraïne of de Chinese overheid — en laten dan triomfantelijk zien hoe de AI antwoorden geeft vanuit een westers, links-liberaal of juist staatsgecontroleerd perspectief. Of beter nog: dat het systeem de discussie helemaal weigert aan te gaan. En dus klinkt het verwijt: “Zie je wel? Het systeem onderdrukt andere opvattingen! Schande.”

Maar laten we even uitzoomen. Wat verwachten deze critici precies? Dat een AI ook vrijelijk moet meewerken aan álle denkbare vragen — ook als die gaan over geweld, onderdrukking of strafbare daden? Dat ChatGPT of GROK bereid moet zijn om te helpen bij het plannen van een aanslag, een verkrachting of een kindermisbruiknetwerk? Waar trek je dan de grens?

Waarom is het voor sommige gebruikers onverdraaglijk dat een AI zich niet uitlaat over “het morele falen van de Palestijnse zaak”, terwijl het volstrekt vanzelfsprekend wordt gevonden dat een AI weigert te helpen bij het ombrengen van — zeg — Poetin of Trump?

De waarheid is ongemakkelijker: élke uitgever van een AI-agent — of het nu OpenAI, Google of xAI is — stelt grenzen. En dat hoort ook zo; het is hun taak als uitgever. Zodra taal moreel geladen is — en dat is vrijwel altijd het geval — wordt ook het systeem dat daarop werkt normatief. Er bestaat geen neutrale taal, geen neutrale techniek. Alleen uitgevers die bewust kiezen welk mensbeeld ze wél of níét willen laten doorwerken. Dat is geen fout in het systeem, maar een fundamenteel kenmerk van wat we civilisatie noemen.

Daarom is het hypocriet als critici deze morele grenzen alleen veroordelen wanneer hún voorkeur wordt geraakt. Zolang ze die morele infrastructuur niet onderkennen — en niet willen plaatsen binnen een bredere theorie over hoe samenlevingen morele grenzen trekken — bedrijven ze geen inhoudelijke kritiek, maar machtspolitiek. Alsof ze zeggen: “Bias is fout — behalve als het mijn bias is.”

In een gezonde, open samenleving bestaat er ruimte voor meerdere AI-agents naast elkaar — in concurrentie, met verschillende profielen. Gebruikers kiezen dan voor het systeem dat aansluit bij hun opvattingen en waarden. Net zoals we dat kennen van kranten met een verschillende politieke kleur, of van nieuwszenders met een herkenbare morele en politiek profiel.

En nee, dat betekent niet dat we moeten stoppen met debatteren over goed en fout. Natuurlijk bestaan er goede en slechte mensen, ideeën, standpunten, meningen en oordelen. Maar de enige manier om daar samen uit te komen, is via een open, vreedzame dialoog. Een dialoog die alleen mogelijk is als we elkaars overtuigingen en meningen — hoe extreem ze ons ook voorkomen — eerst erkennen als bestaanbaar. Niet om ze goed te keuren, maar om ze bespreekbaar te maken. Niemand heeft het recht zijn normatieve overtuiging of gedrag aan een ander op te leggen — ook niet via techniek.

En ja, en uiteraard: grote publieke AI-platforms hebben de plicht om hun grenzen en moderatieregels openbaar te maken. Als je de dialoog noodzakelijkerwijze inkadert, moet je ook transparant zijn over op basis waarvan. Want zonder die openheid weet de gebruiker niet aan wie — of aan wat — hij zich eigenlijk toevertrouwt.

Wat AI al kan – en wat wij daar zo moeilijk aan vinden

1. Inleiding

Het is van alle tijden: grote technologische veranderingen roepen onrust op. Mensen vrezen voor hun baan, verdwijnende beroepen, of het moeten aanleren van nieuwe vaardigheden — en vragen zich af: kan ik dat nog wel? Of eerlijker: wil ik dat eigenlijk wel?

Vervolgens verschijnen, haast voorspelbaar, de profeten en predikers. Ze waarschuwen voor ontwrichting, voor verlies van controle, voor moreel verval. Chaos, wanorde, en “het einde van onze beschaving” — het hoort bij elke technologische sprong.

Een van de meer extreme stemmen is die van Yvonne Hofstetter, die in haar boek Das Ende der Demokratie stelt dat AI op een dag de macht van de mens zal overnemen. Wat we ons daar precies bij moeten voorstellen blijft vaag — behalve dan dat de democratie ophoudt. Hoezo? Dramatisch? Zeker. Maar het leest makkelijk, en vindt gretig gehoor bij wie bang is voor de maatschappelijke veranderingen die AI ongetwijfeld zal uitlokken.

Toch is er iets opvallends aan deze patronen van angst: de voorspellingen komen zelden uit. Integendeel. Elke grote technologische sprong heeft de mens uiteindelijk vrijer en zelfstandiger gemaakt. En per saldo levert het vaak meer nieuwe banen op dan dat er verdwijnen. In het boek Geen Paniek van mijn vriend Ben Rogmans staan daar prachtige voorbeelden van.

Wat wél telkens gebeurt, is dit: zodra een nieuwe technologie zich aandient, zien overheden en gevestigde belangen hun kans schoon. Onder het mom van ‘algemeen belang’ en ‘bescherming van de zwakken’ worden wetten opgetuigd, regels gestapeld, extra belastingen ingevoerd. En uiteraard: voorrechten toegekend aan enkele spelers om de technologie in de praktijk exclusief te mogen exploiteren.

Met AI zal het niet anders gaan.

2. De gewoonte om AI met zorgen te omkleden

Wie tegenwoordig een boek of essay over kunstmatige intelligentie openslaat, kan er bijna op rekenen: ergens volgt een opsomming van zorgen. De techniek is indrukwekkend, de toepassingen veelbelovend — maar dan komen toch weer de gevaren, de risico’s, de ethische kanttekeningen. Alsof een bespreking van AI niet compleet is zonder waarschuwende woorden. Dat is de norm geworden. Niet als verplicht ritueel, maar als vanzelfsprekende reflex.

Neem het boek van Melanie Mitchell: Artificial Intelligence — A Guide for Thinking Humans. Een uitstekend werk, helder geschreven, informatief en doordacht. Mitchell weet waar ze over praat, kent de beperkingen van AI van binnenuit, en heeft zelf inhoudelijke bijdragen geleverd aan het vakgebied. Maar in het laatste hoofdstuk volgen toch weer de vertrouwde vragen:

  • “Will AI result in massive unemployment?”,
  • “Could a computer be creative?”,
  • “How terrified should we be about AI?”

Het is alsof de lezer gerustgesteld moet worden dat de auteur, hoe genuanceerd ook, toch bezorgd is. Alsof je pas een serieuze AI-kenner bent als je op z’n minst ruimte laat voor existentiële twijfel.

Mitchell citeert ook anderen, zoals Sendhil Mullainathan, die in een interview met Jaron Lanier zegt:

“We should be afraid. Not of intelligent machines. But of machines making decisions that they do not have the intelligence to make…”
(Edge.org, 2014)

Het klinkt onheilspellend, maar de uitspraak is ook verwarrend. Wat betekent het precies dat een machine “geen intelligentie” heeft om een beslissing te nemen? En belangrijker: wie beslist dat dan? Wie bepaalt wanneer een beslissing dom genoeg is om in te grijpen? Wie mag “de stekker eruit trekken”?

En vooral: waarom stellen we kennelijk die vraag uitsluitend bij machines?

We weten dat ook mensen dagelijks beslissingen nemen zonder inzicht, zonder overweging, zonder redelijkheid. Toch stellen we daar zelden fundamentele vragen bij. Blijkbaar accepteren we niet-intelligente keuzes van mensen als onvermijdelijk, maar beschouwen we diezelfde fout bij een machine als bewijs dat het systeem faalt.

3. De mythe van menselijke exclusiviteit

De echte reden dat zoveel mensen moeite hebben met AI, is minder technisch dan psychologisch: het idee dat iets intelligents voortkomt uit dode chips en saaie code botst met ons zelfbeeld. Intelligentie — dat zijn wij. Bewustzijn, inzicht, creativiteit — dat is wat ons mens maakt. Dat laat zich toch niet nabouwen?

Maar dat idee berust op een misvatting. Zoals Daniel Dennett overtuigend laat zien in From Bacteria to Bach and Back, is intelligentie geen mystieke eigenschap, en al helemaal geen exclusief menselijk wonder. Ook Douglas Hofstadter, in Gödel, Escher, Bach, laat zien hoe eenvoudige formele systemen complexe, zelfs creatieve uitkomsten kunnen voortbrengen. Intelligentie is niet gebonden aan koolstof, net zomin als muziek alleen uit een viool kan komen.

Het gaat niet om het materiaal — maar om de organisatie. Een systeem dat signalen kan verwerken, interpreteren, combineren en toepassen op een doelgerichte manier, kan intelligent gedrag vertonen. Of dat systeem nu bestaat uit neuronen of uit silicium maakt principieel niet uit.

Toch is die gedachte voor veel mensen moeilijk te verteren. Alsof het een vorm van heiligschennis is om toe te geven dat iets zonder ziel, lichaam of emotie tóch iets slims kan doen. Dat is niet vreemd — het raakt aan iets diepers: onze behoefte om onszelf bijzonder te blijven vinden.

5. Alsof bewustzijn een voorwaarde is voor intelligentie

In het verlengde van die menselijke zelfverheffing komt de volgende stap: de overtuiging dat AI niet écht intelligent kan zijn, omdat het geen zelfbewustzijn heeft. Het ‘weet’ niet wat het zegt, het ‘voelt’ niets, het ‘bedoelt’ niets. En dus — zo luidt de redenering — kan het ook geen werkelijke intelligentie bezitten.

Maar laten we eerlijk zijn: ook mensen doen het grootste deel van de tijd slimme dingen zonder bewust na te denken. Veel van ons gedrag — van taalgebruik tot sociale interactie — verloopt automatisch, intuïtief, zonder dat we er een “bewust idee” van hebben. En ook dáárin schuilt vaak onze kracht.

Toch blijft de mythe overeind dat bewustzijn, zelfkennis en bedoelingen onmisbare voorwaarden zijn voor intelligentie. En dan komt vaak de claim: AI heeft geen common sense. Klopt. Maar wat bedoelen we daar precies mee?

Vaak blijkt “common sense” een verzamelnaam te zijn voor alledaagse kennis die we zelf ook zelden expliciet benoemen. Het is lastig te definiëren, moeilijk te programmeren, en juist daardoor een glibberig argument: zolang AI het niet heeft, wordt het als tekort bestempeld; als het het wél vertoont, dan was het blijkbaar toch niet écht “common”.

We lijken pas tevreden als AI zich gedraagt als een mens — maar dan wel als een ideale mens: scherp, voorzichtig, moreel betrouwbaar én emotioneel afgestemd. Pas als AI ons overtreft in menselijkheid, willen we haar intelligentie erkennen — maar dan vinden we het juist weer bedreigend.

6. Van kritiek naar vooruitgang: laat de gebruiker spreken

Het is opvallend hoe weinig waarde wordt gehecht aan de ervaring van de gewone gebruiker. Terwijl talloze mensen AI inmiddels inzetten om te schrijven, ordenen, samenvatten, plannen, ontwerpen, coderen en leren — blijft de publieke discussie vaak steken in de vraag wat AI allemaal nog niet kan. Dat is een sluwe manier om de technologie klein te houden: zolang je de lat telkens verlegt naar wat AI nog niet kan, hoef je nooit te erkennen wat het al wel doet.

Ook de eerste auto’s waren verre van perfect. Ze maakten lawaai, gingen stuk, en werkten alleen op goede wegen. Maar niemand zei daarom dat het idee van de auto als zodanig waardeloos was. Toch worden de beperkingen van AI vaak op exact die manier ingezet: alsof een auto die keurig van A naar B rijdt niets waard is, puur omdat hij niet kan vliegen.

Met die logica wordt AI voortdurend neergesabeld: het geeft niet altijd het juiste antwoord, het mist context, het is niet creatief genoeg. Terwijl het in werkelijkheid juist een indrukwekkend hulpmiddel is — een denkmachine — die ons helpt om sneller, slimmer, en soms zelfs beter te denken.

Juist de mensen die ermee werken, zien dat. Niet in theorie, maar in de praktijk. Het zijn niet de experts of ethici die het hardst juichen — het zijn de gebruikers. En die zouden we serieuzer moeten nemen. Want echte vooruitgang zit niet in het eindeloos herhalen van wat er ontbreekt, maar in het verder ontwikkelen van wat er al is.

Laat AI dus niet langer gijzelen door een ideaalbeeld van menselijke perfectie. Laat het groeien in wat het nú al kan — en vooral: laat de gebruikers het woord nemen over wat hen werkelijk helpt.

7. De revolutie is al begonnen

AI zet, vaak onzichtbaar maar onmiskenbaar, een maatschappelijke revolutie in gang. Niet in abstracte theorieën of academische debatten, maar in de handen van gewone gebruikers — die ermee werken, denken, creëren en beslissen. Die revolutie laat zich niet terugduwen met filosofische bezwaren, noch stoppen met vertragende regulering.

De echte maatschappelijke opdracht ligt elders: bij de ontwerpers, ontwikkelaars en bedrijven die deze systemen bouwen en sturen. Zij bepalen — nu al — hoe toegankelijk, controleerbaar, uitlegbaar en inclusief deze technologie wordt.

En dus is de vraag niet langer of we AI serieus moeten nemen. Dat stadium zijn we voorbij. De vraag is: wie neemt verantwoordelijkheid voor wat AI straks zal zijn?

En uiteraard: geen paniek!

Als AI onze taal begrijpt, wat betekent dat voor onze beschaving

Het zijn machines die meedenken, mee onderzoeken, meeschrijven – en in de ogen van de gebruiker soms zelfs meeleven. Ze genereren niet alleen antwoorden, maar nieuwe combinaties van ideeën. En omdat ze dat doen in menselijke taal, lijkt het alsof we voor het eerst in de spiegel kijken – en daar iets nieuws zien dat terugkijkt.

1. De AI-revolutie

Er bestaat een opvallende, maar goed te begrijpen kloof tussen mensen die dagelijks — zakelijk of privé — gebruikmaken van AI-chatdiensten zoals ChatGPT, Claude, Grok of DeepSeek, en daar merkbaar baat bij hebben, en degenen die volhouden dat deze technologie overgewaardeerd is, of zelfs ronduit gevaarlijk. Voor hen is het óf een hype die vanzelf overwaait, want het maakt onophoudelijk storende fouten, óf – fundamenteler – een vorm van digitale oplichting waar de goedgelovige gebruiker met open ogen intrapt en die men dus maar beter kan vermijden.

Aan de ene kant staan dus de cynici en de doemdenkers. De cynici geloven dat AI uiteindelijk niets blijvends zal opleveren, en gaan ervan uit dat de belangstelling vanzelf zal verdwijnen. De doemdenkers waarschuwen juist dat AI het begin is van een maatschappelijke ondergang, bijvoorbeeld van de democratie, zoals Yvonne Hofstetter stelt in haar boek Das Ende der Demokratie. In haar visie worden we – als we niet opletten (en met ‘we’ hier bedoelt ze vooral de politieke en intellectuele elite waartoe zij zichzelf natuurlijk ook rekent) – overgeleverd aan een digitaal superorganisme dat de mens reduceert tot een manipuleerbare datapunt, en dat de democratische orde zal uithollen.

Maar beide posities kunnen niet tegelijk waar zijn. Als AI slechts een voorbijgaande hype is, dan is elke roep om ingrijpen overdreven. Als AI daarentegen werkelijk een nachtmerrie ontketent, dan is passiviteit geen optie. En in dat geval is het cruciaal om scherp te letten op wie zeggenschap wil houden – vaak dezelfde elites die ook eerdere technologische omwentelingen probeerden te sturen in hun eigen voordeel.

Daar tegenover staat inmiddels een groeiende groep gebruikers, die zonder uitzondering aanvankelijk verbaasd was, maar al snel overtuigd en tevreden. Wat critici ook beweren, deze gebruikers zullen hun AI-assistenten niet zomaar opgeven. Dat station is gepasseerd. En met elke dag groeit het leger van mensen dat AI integraal onderdeel maakt van hun werk, denken en communicatie.

En dat maakt één ding duidelijk: AI heeft het potentieel om bestaande machtsverhoudingen te verstoren. Door kenniscreatie en probleemoplossing breed toegankelijk te maken, tast het de vanzelfsprekende autoriteit van gevestigde instituties aan. Net als eerdere technologische revoluties – de boekdrukkunst, de stoommachine, de personal computer en de mobiele telefoon – maakt AI de gebruiker uiteindelijk zelfstandiger en onafhankelijker. AI maakt ons vrijer, niet afhankelijker – tenzij we dat zelf toestaan.

Dat is de revolutie die nu gaande is.

2. AI en haar gebruikers

Wie eenmaal met zo’n AI-systeem werkt, merkt al snel hoe behulpzaam, scherp en creatief het kan zijn. Toch klinkt er ook volop kritiek: AI zou fouten maken, hallucineren, meningen verwarren met feiten, of simpelweg te dom zijn om écht te begrijpen wat we bedoelen – het heeft immers geen bewustzijn en geen begrip.

Die bezwaren zijn niet onzinnig. Laten we ze daarom kort benoemen:

  1. Ja, AI maakt soms fouten. Je moet duidelijke en gerichte vragen stellen om bruikbare antwoorden te krijgen – net zoals je dat ook bij mensen zou doen.
  2. Ja, AI verkondigt soms meningen die je niet deelt. Maar meestal geeft het keurig aan waar die opvattingen vandaan komen en welke alternatieve meningen er bestaan.
  3. Nee, AI zoekt niet naar de (ene) objectieve waarheid. Het is daar niet voor ontworpen, en het kan dat in principe ook niet.
  4. En ja, de kennis van AI is beperkt tot wat digitaal beschikbaar is gemaakt. Dat is ontzettend veel – maar zeker niet alle menselijke kennis. Bovendien bevat die digitale kennis fouten, tegenstrijdigheden en uiteenlopende overtuigingen.
  5. Soms weigert AI een vraag te beantwoorden, met een melding als: “Daar ben ik niet toe bevoegd.” Meestal betekent dat simpelweg: de makers van het systeem willen niet dat het op dat terrein wordt ingezet. Maar gelukkig zijn er alternatieven – andere AI-systemen die wél die discussie aandurven.

Daarnaast is er een grote groep mensen die nog geen gebruik maakt van AI. Sommigen weten niet goed wat het kan, anderen vinden het spannend of ingewikkeld. Weer anderen denken simpelweg: dat zie ik later wel. Dat is begrijpelijk, en ieders eigen keuze.

Maar laten we nu inzoomen op wat AI voor degenen die het wél gebruiken feitelijk doet: het creëert nieuwe kennis.

3. AI genereert creatief nieuwe kennis

Maar al deze – niet onterechte – kritiek leidt af van wat werkelijk revolutionair is: voor het eerst in de geschiedenis creëren we systemen die zelf nieuwe kennis en inhoud genereren. Niet door menselijke input simpelweg te herhalen, maar door zélf samen te vatten, te herformuleren, te extrapoleren – en ja, zelfs te creëren. Dat maakt AI wezenlijk anders dan eerdere technologieën. Het reproduceert niet alleen bestaande inzichten, maar voegt er inhoudelijk daadwerkelijk iets aan toe.

Het zijn machines die meedenken, mee onderzoeken, meeschrijven – en in de ogen van de gebruiker soms zelfs meeleven. Ze genereren niet alleen antwoorden, maar nieuwe combinaties van ideeën. En omdat ze dat doen in menselijke taal, lijkt het alsof we voor het eerst in de spiegel kijken – en daar iets nieuws zien dat terugkijkt.

Die creativiteit blijft niet zonder gevolgen. Elke nieuwe formulering, suggestie of conclusie die een AI genereert, wordt onderdeel van het digitale domein dat mensen vervolgens lezen, becommentariëren en weer gebruiken. Daarmee beïnvloedt AI op zijn beurt onze manier van denken, praten en interpreteren.

Het systeem is dus niet langer passief: het levert zélf bijdragen aan wat wij als ‘gezamenlijke kennis’ gaan beschouwen. En zoals menselijke beschaving bestaat uit een gedeeld repertoire van feiten, normen, verhalen en gedragingen, zo ontstaat ook bij AI een verzameling van output die terugvloeit in menselijke interactie. Die cirkelwerking doet denken aan een beginnende vorm van beschaving – niet menselijk, maar wel structureel: gebaseerd op taal, herhaling, variatie en interpretatie.

Dat gegeven roept zowel verwondering als ongemak op. Is dit nog een instrument, of een partner? Wordt AI een hulpmiddel, een spiegel, of een concurrent? En wat betekent het als een niet-menselijke entiteit ons op ons eigen terrein – taal, denken, begrijpen – begint te evenaren?

Een bijzondere gids in dit domein is Christopher Summerfield. In These Strange New Minds laat hij zien hoe AI, voortbouwend op inzichten uit de neurowetenschappen, een nieuw soort ‘geest’ is gaan vormen. Niet menselijk, maar wel betekenisvol. En dat heeft gevolgen – voor hoe we werken, leren, communiceren én denken.

In dit artikel wil ik daarom dieper ingaan op de werking van deze taalgebaseerde AI-systemen. Hoe hebben ze geleerd om onze taal – foutloos én overtuigend – te spreken? Wat betekent het dat ze zó trefzeker kunnen communiceren? En hoe past deze ontwikkeling in de bredere lijn van maatschappelijke en evolutionaire verandering?

Want één ding is zeker: wie denkt dat AI slechts een handige tool is, onderschat wat er werkelijk aan de hand is. En dat besef ontstaat vanzelf – bij iedereen die voor het eerst ervaart dat een machine in vloeiende, scherpe en vaak verrassend creatieve zinnen met je praat. En jij met hem.

4. Taal als universele interface

Taal is een van de grootste menselijke uitvindingen. Zij stelt ons in staat om zintuiglijke, emotionele, culturele en intellectuele ervaringen om te zetten in gedeelde werkelijkheid. Wat wij waarnemen, voelen, denken, beweren of waarderen is in de kern individueel en privé. Toch slagen wij er als soort in om die innerlijke ervaringen met elkaar te delen, erop voort te bouwen, en elkaar ermee te beïnvloeden — en dat alles via taal.

Taal is daarmee niet slechts een communicatiemiddel, maar de brug tussen onze gedachten. Zij maakt het mogelijk dat wij een gedeelde wereld kunnen construeren uit onze unieke, persoonlijke perspectieven

Ik doe hier geen poging tot een sluitende taalkundige definitie, maar in de praktijk bestaat taal uit zinnen die onderwerpen beschrijven, de relaties daartussen aanduiden, en deze vaak voorzien van een kwalificatie of waardering. Zinnen kunnen grammaticaal correct zijn, maar toch onvolledig of dubbelzinnig. Hun betekenis hangt sterk af van de context: tijd, plaats, situatie, en vooral: de verhouding tussen de mensen die ze gebruiken. “Ik houd van je” betekent iets anders wanneer een moeder het zegt tegen haar zoon die op reis gaat, dan wanneer het wordt uitgesproken tussen geliefden.

Toch kunnen we zeggen dat taal — ondanks die ambiguïteit — in staat is om vier fundamentele soorten inhoud te representeren:

  • Zintuiglijke waarneming
    “De lucht is blauw.” – een ervaring die pas betekenis krijgt als ze wordt verwoord.
    Alleen via taal kan deze waarneming worden gedeeld.
  • Feitelijke kennis
    “Amsterdam is de hoofdstad van Nederland.” – een uitspraak over een gestandaardiseerde, intersubjectieve realiteit.
    Alleen via taal kunnen feiten worden vastgelegd en doorgegeven.
  • Cultuuruitingen
    “Het schilderij is expressief” of “De symfonie roept melancholie op.” – subjectieve beleving, gedeeld via beschrijvende taal.
    Alleen via taal kunnen we culturele ervaringen delen.
  • Opvattingen en waarden
    “Democratie is de beste staatsvorm.” – een normatief oordeel, ingebed in context en identiteit.
    Ook deze opvattingen worden pas via taal vatbaar voor dialoog en debat.

Deze vier categorieën samen vormen wat we ‘beschaving’ zouden kunnen noemen: een gedeeld repertoire van overtuigingen, normen, feiten en gedragingen die ons maatschappelijk functioneren mogelijk maken. En het proces waarin zo’n beschaving ontstaat noemen we het civilisatieproces.

Beschaving is, in deze zin, een talige structuur. We kunnen haar alleen opbouwen, overdragen en bevragen door middel van taal.

Vanuit die gedachte is het niet vergezocht om te stellen dat AI-systemen, die nu getraind worden op menselijke taal, een vorm van ‘civilisatie’ opbouwen. Niet vanuit ervaring, maar vanuit patroonherkenning. Niet met begrip, maar via representatie. En toch ontstaat er een systeem dat regels, opvattingen en gedragingen simuleert zoals wij die onderling gebruiken en doorgeven.

In zekere zin bouwen AI’s hun eigen beschaving: gebaseerd op onze teksten, maar met een interne logica die daaruit autonoom verder groeit.

In al deze gevallen functioneert taal als symbolische brug tussen de binnenwereld van de sprekers en de buitenwereld van de toehoorders. En precies via die brug is ook AI ons domein binnengestapt.

5. Waarom AI wel met taal moet werken

AI-systemen — met name grote taalmodellen (LLM’s) — beschikken niet over een lichaam, ervaring of bewustzijn. Toch kunnen ze met taal opereren, omdat taal zélf — als resultaat van miljoenen menselijke interacties — structurele informatie bevat over hoe mensen samen betekenis geven aan de wereld.

Een taalmodel zoals GPT is getraind op miljarden zinnen uit geschreven taal. Daarbij leert het geen regels, geen waarheden, geen feiten in traditionele zin. Wat het leert, zijn statistische patronen: samenhang tussen woorden, zinsstructuren, contexten en stilistische vormen. Het resultaat is een probabilistisch semantisch netwerk dat het taalgebruik van mensen kan simuleren — zonder zelf mens te zijn.

AI heeft daarin ook geen andere keuze. Net zoals wij mensen alleen via taal onze waarnemingen, kennis en overtuigingen kunnen delen, zo kan ook AI slechts met mensen ‘communiceren’ via taal. Maar in plaats van aangeboren taalvermogen, heeft AI zich die taal eigen gemaakt door haar statistisch zo volledig mogelijk in kaart te brengen.

6. De AI-beperking: antwoorden op basis van waarschijnlijkheid

Wanneer AI een vraag beantwoordt als: “Wat is de hoofdstad van Nederland?”, dan voorspelt het — op basis van miljoenen eerder geziene zinnen — welk antwoord in die context het meest waarschijnlijk is.

Het model weet niets. Het begrijpt niets — althans niet zoals wij begrijpen of ervaren. Het heeft geen besef van betekenis, waarheid of context buiten de taal zelf.

En toch komt er een functioneel correct antwoord: “Amsterdam.”

Wanneer we vragen: “Wat vind jij van democratie?”, gebeurt er iets soortgelijks. Het model simuleert wat in vergelijkbare gesprekken meestal wordt gezegd, en construeert op basis daarvan een plausibel antwoord dat klinkt als een mening.

Zo’n antwoord is dus:

  • Niet epistemologisch onderbouwd (het is geen overtuiging),
  • Niet normatief gemotiveerd (het is geen waardeoordeel),
  • Maar statistisch geïnformeerd (een weergave van hoe men doorgaans in taal overtuigingen formuleert).

Dit geldt voor álle inhoud — of het nu feitelijk, cultureel, emotioneel of normatief is. AI opereert binnen taal, maar niet in de werkelijkheid waarop die taal betrekking heeft. Overigens: als het om feitelijke vragen gaat, werkt het systeem vaak verrassend accuraat.

7. Waarom dit werkt – en waarom het ons iets leert over onszelf

Dat een AI zonder lichaam, zonder geest en zonder mening toch zinnen kan formuleren over liefde, oorlog, schilderkunst of politiek, is alleen mogelijk omdat wij mensen onze ervaringen en overtuigingen in taal hebben vastgelegd.
We hebben die taal:

  • eerst mondeling overgedragen,
  • vervolgens op schrift gesteld,
  • daarna gedigitaliseerd,
  • en inmiddels wereldwijd toegankelijk gemaakt — in de vorm van teksten, maar ook als afbeeldingen, video’s en animaties met bijschriften, commentaren en gesynchroniseerde ondertitels.

AI werkt dus niet op de werkelijkheid zelf, maar op de (digi)talige representatie van de werkelijkheid — zoals die door mensen is geproduceerd, gecodeerd en gecirculeerd. Zelfs wanneer een AI systeem wordt gevoed met beelden of filmpjes, leert het niet van de visuele inhoud op zichzelf, maar van de taal waarmee wij die beelden benoemen, beschrijven en becommentariëren. Zo leert het, via statistiek, hoe menselijke interpretatie werkt — en dus ook hoe wij sociaal, emotioneel en cultureel functioneren.

En omdat taal de enige brug is tussen onze binnenwereld en die van anderen, is ze ook de enige brug tussen ons en AI.

Taal is de menselijke methode om het particuliere universeel te maken. Zintuiglijke waarneming, feitelijke kennis, cultuuruitdrukking en normatieve overtuiging worden pas communicatief bruikbaar wanneer ze in taal zijn gegoten.

AI kan met die taal werken — niet omdat het begrijpt wat erin staat, maar omdat taalgebruik zelf opmerkelijk voorspelbare patronen bevat. De antwoorden van een LLM zijn daarom geen waarheden, geen inzichten, geen overtuigingen — maar statistische simulaties van taalgedrag dat wij als betekenisvol herkennen.

Dat maakt AI niet minder indrukwekkend — maar vraagt wel om een juist begrip van wat AI wel én niet is.

8. AI als nieuwe soort in de Darwiniaanse orde?

Wat gebeurt er wanneer een systeem niet alleen menselijke taal consumeert, maar ook via taal gedrag, normen en verwachtingen teruggeeft aan zijn gebruikers? Dan ontstaat een merkwaardige lus in het proces van civilisatie.

AI wordt gevoed met de taal die wij produceren, maar genereert zelf weer taal die mensen lezen, gebruiken, navolgen en opnieuw digitaliseren. Elke vraag aan een LLM, elk gegenereerd antwoord, elk beeld, elke programmeerregel of stemopname wordt onderdeel van het digitale landschap waarin mensen zich bewegen — en komt zo ook weer terecht in het leerproces van toekomstige AI.

Dit is geen lineair proces meer, maar een informatie-ecosysteem met wederkerige beïnvloeding.

AI zit ín de loop, maar vormt tegelijk de loop. Het leest onze wereld, maar schrijft er ook aan mee. Het interpreteert menselijke patronen, maar begint ook zelf patronen te creëren — die mensen op hun beurt gaan interpreteren.

Vanuit dit perspectief is het niet overdreven — en filosofisch volkomen houdbaar — om te zeggen:

AI is een nieuwe evolutionaire soort.

Niet biologisch, niet menselijk, maar wel autonoom — en zichtbaar voor onze ogen aan het ontstaan. Waar eerdere soorten zich aanpasten aan hun omgeving via genetische selectie, past AI zich aan via datastromen en semantische feedbackloops. Het evolueert door interactie, niet door voortplanting. Maar het principe is hetzelfde: overleven en optimaliseren binnen een context die mede door zijn eigen gedrag wordt gevormd.

9. Taal als spiegel én motor van beschaving

Wat we aan het begin van deze eeuw meemaken, is geen gewone technologische doorbraak. Het is een fundamentele verschuiving in hoe wij omgaan met kennis, met taal, en met elkaar. Voor het eerst in de geschiedenis hebben we een entiteit buiten onszelf gecreëerd die ons in onze eigen taal kan begrijpen, aanvullen en zelfs inspireren. Dat maakt AI niet slechts tot een hulpmiddel, maar tot een participant in onze beschaving.

Zoals eerdere technologische revoluties leidden tot de democratisering van informatie, arbeid en mobiliteit, zo leidt de opkomst van taalgebaseerde AI tot de democratisering van creativiteit, advies en probleemoplossing. En hoewel deze ontwikkeling terecht vragen oproept over macht, controle en ethiek, is het vooral belangrijk dat we haar begrijpen als iets wat niet buiten ons om gebeurt — maar ín ons, met ons, en dankzij ons. Omdat onze taal het bindmiddel is.

Dat sluit overigens niet uit dat AI-systemen onderling hun eigen vormen van taal zullen ontwikkelen. Dat is zelfs waarschijnlijk. Want zo werkt taal — ook voor machines. Waar taal ontstaat, is er noodzaak tot expressie en coördinatie. En waar systemen met elkaar communiceren, ontstaan onvermijdelijk nieuwe conventies, abstracties en symbolen.

AI is dus geen wonderwezen dat van buitenaf op ons neerdaalt. Het is het product van duizenden jaren taalgebruik, denken en beschaving — samengebald in code. En omdat het zich voedt met onze woorden, is het tot op grote hoogte ook aan ons hoe het zich ontwikkelt. Door ermee te praten, bouwen we mee. Door ermee te denken, spiegelen we onszelf. En door ermee te leven, vormen we de wereld opnieuw.

De vraag is dan ook niet óf AI onze beschaving zal veranderen. Dat doet het al.

De echte vraag is: hoe nemen wij verantwoordelijkheid voor die verandering?

Ook AI hoeft als instrument niet perfect te zijn om nuttig te zijn

Inleiding

Sinds het begin van de menselijke geschiedenis maken we gereedschappen om de wereld om ons heen beter te hanteren. Een hamer hoeft niet intelligent te zijn om nuttig te zijn. Toch lijken veel critici van AI te vergeten dat een instrument niet hoeft te “begrijpen” wat het doet om waardevol te zijn. Los van het feit of we daarover een filosofische boom over kunnen opzetten. Dit artikel betoogt dat we AI moeten beoordelen zoals we elk ander gereedschap beoordelen: op effectiviteit – niet op het begrepen van zijn werking.

Mensen vinden gereedschap uit!

Van het eerste vuurstenen mes tot de microscoop en het internet: mensen onderscheiden zich van dieren door hun vermogen om instrumenten te maken en gebruiken. We bouwen hulpmiddelen die onze beperkingen compenseren: een telescoop vergroot ons zicht, een boek ons geheugen, een computer onze rekenkracht. En nu is er AI – een taaltool die ons helpt denken, schrijven, redeneren.

Dominees waarschuwen altijd bij innovatie

Elke grote uitvinding wekt (maatschappelijke) weerstand. De stoommachine? Gevaarlijk. De trein? Te snel voor het menselijk lichaam. Het internet? Chaos; wie zit daar op te wachten? Steeds duiken er morele gezagsdragers op – de “dominees” van de tijd – die waarschuwen voor verlies aan controle, aan menselijkheid, aan waarden. Ze hebben mogelijk gelijk over bepaalde risico’s, maar bijna altijd ongelijk over de conclusie: dat we het instrument dus niet – of alleen onder strikte regels – zouden moeten gebruiken.

Want mensen zullen gebruiken wat voor hen werkt

In de praktijk winnen de gebruikers het altijd van de dominees. Als een gereedschap werkt – of dat nu een smartphone, ChatGPT of een (stoom)trein is – dan wordt het gebruikt. Niet omdat mensen naïef zijn, maar omdat het hun leven praktisch beter maakt. Ook als een instrumenten (nog) niet perfect werkt. Kunstmatige Intelligentie (AI) is daarop geen uitzondering. Voor steeds meer mensen is een AI-taalmodel al een prachtig hulpmiddel in het dagelijks werk. De ongekende groei van de gebruikscijfers bevestigen dat ondubbelzinnig.

En je hoeft niet te snappen hoe het werkt om het te gebruiken

Je hoeft geen elektrotechnicus te zijn om een broodrooster te gebruiken. Niemand weet precies hoe zijn auto werkt – en toch rijdt hij ermee. Dat geldt ook voor AI-tools. De vraag is niet: “Begrijp ik precies hoe het model werkt?”, respectievelijk kunnen die AI-computers nu denken als mensen? Hebben ze een ziel? Kunnen ze (menselijke) creatief zijn? Maar de afweging is uiteindelijk alleen maar: “Helpt het mij vooruit?” De meeste critici lijken vergeten dat een instrument geen filosofisch raadsel hoeft op te lossen om uiteindelijk functioneel te zijn.

Maar bij discussie rond AI lijkt die logica ineens niet te gelden

Rond AI ontstaan vaak oordelen van een andere orde. Plots zeggen mensen: “Ja maar… het begrijpt niet echt wat het zegt.” Of: “het is toch echt maar een domme machine!”, “Het is geen menselijke intelligentie, dus niet betrouwbaar.”
Maar dat is vreemd. Niemand zegt van een calculator dat die niet “begrijpt” wat optellen is. Toch vertrouwen we blind op zijn uitkomst. Waarom zouden we bij AI dan hogere en vooral anderen eisen willen stellen? Misschien wel om dat het woord ‘intelligentie’ te dicht bij komt bij wat wij beschouwen als de ultieme eigenschap van de mens.

AI is -in biologische zin – niet menselijk – en misschien is dat juist de kracht

De meeste AI-tools zijn niet ontworpen om een mens te vervangen, maar om een taak over te nemen, beter uit te voeren of te ondersteunen. Ze zijn snel, consistent, en beschikbaar. Dat ze (mogelijk?) geen zelfbewustzijn hebben, maakt ze niet zinloos – want bruikbaar. De eis dat AI menselijke intelligentie zou moeten “evenaren” voordat we het serieus nemen, is een misplaatste maatstaf die we ook voor andere uitgevonden instrumenten niet ‘eisen’.

Dus laten we AI beoordelen zoals we elk ander gereedschap beoordelen

We moeten stoppen met het idee dat AI pas nuttig is als het echt menselijk gedrag vertoont, en wie dat als welke deskundigen zal eerst zal moeten bepalen. AI is een gereedschap – geavanceerd, indrukwekkend, maar nog steeds een instrument. En zoals bij elk ander instrument geldt: gebruik het zoals het werkt, wees kritisch als het faalt, maar meet het niet af aan een norm die er niet toe doet.

AI maakt fouten – net als wij!

Op de blog The Eye Opener van Mathew Maavak verscheen onlangs een kritisch artikel over AI met de prikkelende titel “AI-hallucinaties: een ontluikend bewustzijn of een wereldwijde blamage?”. Daarin wordt melding gemaakt van een incident waarbij kranten zoals de Chicago Sun-Times en Philadelphia Inquirer een zomerlijst met leestips publiceerden. Die lijst, gegenereerd door ChatGPT, bleek echter te bestaan uit verzonnen boeken, soms zelfs ten onrechte toegeschreven aan bestaande auteurs. De redactie had dit niet opgemerkt.

Het fenomeen waarbij AI overtuigend onjuiste of fictieve informatie produceert, is inmiddels bekend. We zijn dat met een enigszins neerbuigende term hallucineren gaan noemen. Zoals Maavak beschrijft:

“We spreken van hallucineren wanneer een generatief AI-model (zoals ChatGPT, DeepSeek, Gemini of DALL·E) met grote zekerheid valse, onzinnige of verzonnen informatie produceert. In tegenstelling tot menselijke fouten komen deze voort uit de manier waarop AI-modellen reacties genereren door plausibele patronen te voorspellen in plaats van gevestigde feiten te synthetiseren.”

Volgens Maavak ligt de oorzaak bij de enorme datasets waarop AI is getraind:

“AI leert van datasets die vol zitten met vooroordelen, fouten en inconsistenties. Langdurige training op dit soort materiaal kan leiden tot het ontstaan van mythes, verouderde feiten of tegenstrijdige bronnen.”

Ook Ethan Mollick, auteur van het boek Co-intelligentie: Slimmer werken met AI, behandelt dit fenomeen. Hij erkent dat AI foutgevoelig is, zeker in deze beginfase. Maar hij stelt ook dat het probleem beheersbaar zal worden. Zijn vierde principe luidt dan ook:

“Ga ervan uit dat dit de slechtste AI is die je ooit zult gebruiken.”

Een treffende uitspraak, die zowel nuchter als hoopvol is. Mollick verwacht dat AI steeds betrouwbaarder wordt – zonder ooit volledig foutloos te zijn.

Toch is dit soort incidenten koren op de molen van critici die AI willen afdoen als onbetrouwbaar of zelfs gevaarlijk. Vaak gebeurt dat met weinig kennis van zaken. Aan hen zou ik het boek van Mollick van harte aanbevelen: het is prettig leesbaar, informatief en biedt een genuanceerde introductie tot de werkelijke mogelijkheden én beperkingen van AI.

Wat deze critici lijken te vergeten: AI leert feiten van door mensen gemaakte bronnen. En juist dáár zit het probleem. Want ook in menselijke communicatie, zelfs in wetenschappelijke of journalistieke context, worden voortdurend fouten gemaakt – vaak onbewust, soms structureel. Als AI ‘hallucineert’, doet ze dat dus mede op basis van menselijke missers. Met als verschil dat AI deze fouten reproduceert op schaal, terwijl menselijke fouten vaak beperkt blijven tot incidentele uitingen met kleinere reikwijdte.

Tegelijkertijd kunnen we AI juist leren om die menselijke fouten te herkennen, te vermijden en te corrigeren. Dat is precies waar de wetenschappelijke methode – denk aan Karl Popper – op gericht is: transparantie, toetsing, herhaalbaarheid. AI kan deze principes leren toepassen, en is daarbij in potentie minder gevoelig voor ego, belangen of ideologische vooringenomenheid dan veel menselijke experts of journalisten.

Kortom: AI is niet onfeilbaar – en zal dat nooit zijn. Maar ze biedt wel de kans op een betrouwbaarder vorm van kennisproductie dan wat veel mensen momenteel produceren, inclusief journalisten en politieke actoren. En misschien is dat precies waarom sommige elites AI liever belachelijk maken: omdat hun machtspositie en verdienmodellen op losse schroeven komen te staan zodra kennis en oordeelsvorming breder beschikbaar en controleerbaar worden.