is hoogleraar Informatica.
‘Everything humanity has ever created, every task, every achievement, will very soon be performed better by artificial intelligence’, aldus ex-Googler en schrijver Mo Gawdat. We horen tegenwoordig bijna niets anders: AGI – artificial general intelligence – is er bijna.
In eerste instantie klinkt het redelijk; wie weleens met ChatGPT chat, moet toegeven – zelfs ik moet dat toegeven – dat het indrukwekkend is wat eruit komt: hoeveel kennis het bevat en hoe die mooi geformuleerd naar buiten komt, vaak met humor en precisie. Maar wie even verder denkt, vraagt zich toch af of het echt over iedere taak gaat.
Bedoelt Silicon Valley hiermee ook het bakken van een ei, het breien van een mutsje of het inzwachtelen van een kindje, precies zo strak dat het veilig voelt maar niet te strak? Alles wat bij een echt mensenleven hoort, valt hier handig buiten de scope. Denk eens aan de ‘taak’ van een kind leren fietsen. Denken we echt dat AI dat beter kan dan mensen?
Columnisten hebben de vrijheid hun mening te geven en hoeven zich niet te houden aan de journalistieke regels voor objectiviteit. Lees hier onze richtlijnen.
Dat kun je alleen denken als je het mechanische aspect van leren fietsen losweekt van iedere relationele betekenis. Iets wat trouwens niet nieuw is, maar in 1899 al werd geprobeerd met de ‘Automatic Cycle Teaching Machine’, een toestel voor het onderricht in het wielrijden dat werkelijk praktisch lijkt.
Tsja, dat sloeg niet aan, want je kind leren fietsen is net zo goed een taak voor jou als voor je kind. Het is een oefening, letterlijk, in loslaten. Voor je geestesoog zie je ze al wegfietsen, naar het zwembad, de middelbare school, het café, hun eigen huis. Maar je moet je concentreren op de versie van je kind die hier nu naast je fietst, wiebelend en angstig. Je moet roepen ‘je kan het’, terwijl je dat zelf helemaal niet gelooft. Hoe kan jouw baby met zijn mollige pootjes nu opeens al op een fiets zitten! Maar het wordt waar doordat je het roept; een zeldzaam voorbeeld van manifesteren dat werkt.
‘Interpretative labour’ noemt etnograaf David Graeber dat, wanneer je moet bedenken wat een ander nodig heeft. Heeft je kind aanmoediging nodig, of juist dat jij inziet dat het nog te moeilijk is?
In het professionele leven zijn het meestal mensen in zorgende beroepen, laag in de pikorde, die dat soort werk moeten doen. Iedere goed geoliede ‘machine’ van de menselijke soort – of dat nu een restaurantkeuken is, een ziekenhuis of een kinderopvang – leunt op onzichtbaar werk dat interpreteert, fikst en oplost en dat niet zomaar te vangen is in regels en systemen.
En wat te denken van het werk der werken: een baby ter wereld brengen – niet voor niets in het Engels ‘labour’ geheten. Een moeilijkere taak kun je je niet voorstellen, tenzij je alleen cognitieve taken meetelt. Want het maken van een mensje doe je niet bewust met je brein; je hoeft je helemaal niet te concentreren om een wijsvingertje of een rechterlong aan te maken, en toch maak je intelligentie. Wat is intelligenter dan dat?
Maar al dat werk sluit big tech uit: zorgen, aandacht en lichamelijkheid. Alleen het denken van de mens telt als iets wat gesimuleerd moet worden. Alle andere dingen die mensen doen en machines niet – poepen, zingen, fietsen, seks, boos worden, rouwen – leggen onmiddellijk de smalle interpretatie van ‘alle taken’ bloot.
Zoals Graeber zegt, had scientific management nooit kunnen lukken als het canonieke voorbeeld van werk dat van een kok, tuinman of masseur was geweest. Net zo kan het verhaal van AGI niet slagen als we bij denken denken aan denken dat inlevingsvermogen vergt.
Geselecteerd door de redactie
Source: Volkskrant