De kunst van de samenwerking tussen mens en AI

Mijn moeder is dementerende en om haar eraan te herinneren dat ze elke dag haar medicijnen tegen een te lage hartslag inneemt, bel ik haar iedere ochtend even op. Terwijl ze aan de telefoon is, neemt ze haar pilletje in, zodat ze het echt niet vergeet. Ik heb eraan gedacht of ik niet een pratend robotje zou aanschaffen dat mijn telefoontje overneemt. Elke dag op dezelfde tijd zou het robotje haar kunnen vertellen dat ze haar medicijnen moet innemen. Dit soort robotjes bestaat. Ik zou het robotje zelfs mijn stem kunnen geven. Ik vroeg mijn moeder wat ze van dit idee vond. Ze zei niets, maar wees met haar wijsvinger ferm naar mij.

Eerlijk gezegd heb ik zelf ook liever dat ik bel. Aan haar stem hoor ik namelijk meteen hoe het met haar gaat. We kunnen even een praatje maken. Mijn telefoontje is veel meer dan een instructie dat ze haar medicijnen moet nemen. Het is belangstelling voor haar, het is een betekenisvol contact tussen moeder en zoon, het is een manier om haar zich even minder alleen te laten voelen. Hoe slim geprogrammeerd ook, een robotje heeft geen enkele sociale, psychologische of biologische relatie met mijn moeder, en ook geen gedeelde ervaringen.

Mensen hebben een leven, kunstmatige intelligentie (AI) niet. Dat is een wezenlijk verschil. Dit leidt er ook toe dat AI tot nu toe niet erg geschikt is gebleken voor het oplossen van vraagstukken die een belangrijke morele, ethische of sociale component hebben. Wereldwijd zijn er talloze voorbeelden van algoritmen die mensen onterecht van fraude beschuldigden, die bij sollicitaties vrouwen achterstelden, of die in gezichtsherkenningssoftware de gezichten van zwarte mensen veel slechter herkenden.

Gelukkig blijven er nog genoeg problemen over waar de samenwerking tussen mens en AI wel tot betere prestaties kan leiden. Ondanks dat er nog talloze aspecten van intelligentie zijn waarin de mens veel beter is dan AI, zoals alledaagse kennis, redeneren over oorzaak en gevolg, abstraheren en generaliseren, zijn AI-systemen namelijk beter dan mensen als het gaat om het herkennen van subtiele patronen, het nemen van consistente beslissingen en het leren van enorme hoeveelheden invoerdata. Bovendien hebben ze geen last van vermoeidheid, emoties of typisch menselijke vooringenomenheden.

Voor­ingenomenheid

Het menselijk brein is razend efficiënt en kan snel beslissingen nemen, maar de prijs die het daarvoor betaalt is een lijst met meer dan honderd soorten cognitieve voor­ingenomenheid of bias. 95 procent van de auto-ongelukken in Europa ontstaat door menselijke fouten, zoals een gebrek aan concentratie, een gebrek aan slaap of overmatig alcohol­gebruik. Mensen laten het negatieve vaak zwaarder wegen dan het positieve, wat bijvoorbeeld leidt tot veel meer negatief nieuws in de media dan positief nieuws. Een groot aantal mensen ervaart discriminatie bij sollicitaties, veroorzaakt door mensen, niet door algoritmen. Menselijke radiologen kunnen hoogstens honderd beelden per dag beoordelen en missen gemiddeld dertig procent van de diagnoses die op een afwijking duiden.

Om dit soort menselijke tekortkomingen te compenseren, kunnen AI-systemen nuttig zijn. Menselijke radiologen die samenwerken met AI-systemen maken aantoonbaar minder fouten. Met de toenemende vergrijzing en een toenemend tekort aan radiologen is AI als aanvulling op de menselijke radioloog een uitkomst. Denemarken heeft een van de twee menselijke radiologen die bij het bevolkingsonderzoek naar borstkanker mammogrammen beoordelen al vervangen door een AI-systeem.

Ongelijkheid verminderen

Een recent experiment met taxichauffeurs in Tokyo die een AI-systeem konden gebruiken dat op elk moment voorspelt op welke locatie de vraag naar taxi’s het grootste is, liet zien dat de productiviteit van minder ervaren taxichauffeurs met veertien procent steeg, terwijl de productiviteit van zeer ervaren chauffeurs niet veranderde. Ook in andere beroepen is gebleken dat AI-systemen juist de prestaties van minder geschoolde of minder ervaren mensen kan verbeteren. Op deze manier kan AI ongelijkheid tussen mensen juist verminderen.

Een studie van het Stanford Immigration Policy Lab liet zien dat AI de kans dat een vluchteling werk kreeg in de VS met veertig procent vergrootte en in Zwitserland zelfs met zeventig procent. Het AI-systeem zocht hiervoor naar de beste match tussen de individuele capaciteiten van een vluchteling, zoals opleiding en talenkennis, en de behoeften die een bepaalde gemeente aan bepaalde arbeidskrachten heeft. Een mooi voorbeeld van hoe AI ook tot betere overheidsbeslissingen kan leiden.

Geen magie

De crux is om ons te realiseren dat huidige AI heel anders is dan menselijke intelligentie, dat AI geen magie is, maar door en door mensenwerk, en dat we heel goed moeten onderzoeken hoe we dat wat mensen beter kunnen dan AI moeten combineren met dat wat AI beter kan dan mensen. Dan is het niet genoeg dat een AI-systeem in een eenvoudige laboratoriumomgeving werkt, nee, eerst moet bewezen worden dat AI ook in een echte, complexe organisatie goed kan werken en ook nog kosteneffectief is. Vaak vraagt dat om aanpassingen van de mensen in de organisatie.

In de kunst van de samenwerking tussen mens en AI hoeven AI-systemen niet op mensen te lijken, ze hoeven geen bewustzijn te hebben en ze hoeven niet onze maatjes of collega’s te zijn. AI-systemen moeten gewoon slimme, nuttige assistenten zijn die bepaalde problemen beter en sneller oplossen dan mensen dat kunnen en zo de mens een turboboost geven.

Bennie Mols nam deel aan de sessie ‘Kan AI sociale verbindingen creëren?’.