Maak van Artificiële Intelligentie een zegen en geen vloek

Jeroen Van Godtsenhoven is managing director bij SAS, een internationaal bedrijf dat gespecialiseerd is in data-analyse om innovatie mogelijk te maken binnen organisaties en de bredere maatschappelijke context.

Als je Elon Musk hoort zeggen dat Artificiële Intelligentie (AI) de grootste bedreiging is voor de mensheid en je werkt zelf bij één van de toonaangevende softwarebedrijven op het vlak van analytics en AI, dan is het moeilijk om je niet aangesproken te voelen. En de drang om te reageren is dan ook groot.

Niet om Musk heftig tegen te spreken, zoals u zou kunnen verwachten. Wel integendeel: ik geloof net als hij dat AI zonder de nodige sturing van overheden en bedrijven een bijzonder groot gevaar kan worden.

Het is aan ons om iedereen bewust te maken van dit digitaal zwaard van Damocles, zodat er nu al maatregelen kunnen worden voorzien om van dit zwaard een duurzame motor te maken.

Volgens Musk is het vooral de snelheid waarmee AI ons leven binnendringt die een fundamenteel gevaar vormt. Snelheid is uiteraard een relatief begrip. De komende jaren zal er geen superrobot uit de labs ontsnappen.

Maar de kracht die vandaag in de pipeline van de labs schuilt kan moeilijk overschat worden. SAS investeerde de laatste 5 jaar bijna 4 miljard dollar in onderzoek rond AI en analytics. Dat wordt de komende jaren niet anders. Durfkapitaal pompt honderden miljoenen in innovatieve startups in dit domein en dan hebben we het nog niet over de inspanningen die Apple, Google of Amazon levert. Nooit werd er zo hard gezocht naar AI innovaties als vandaag.

Toegegeven, we zijn de voorbije jaren overspoeld met nieuwe business-modellen die vaak de digitale wereld en eenvoudige analytics als drijvende kracht gebruikten. Netflix - of dichter bij huis: bol.com - met hun slimme aanbevelingen, Uber en de komst van zelfrijdende auto’s, chatbots en andere virtuele assistenten (Siri, iemand?): het zijn maar enkele voorbeelden van de nieuwe realiteit die door AI is mogelijk gemaakt.

Dagelijks worden duizenden verdomd complexe predictieve modellen gebouwd en in operationele systemen geïntegreerd. Dat is heel wat anders dan enkele jaren geleden, toen je maximaal eenmaal per maand zulk model geïntegreerd kreeg.

Maar in tegenstelling tot enkele jaren geleden is onze bedrijfswereld hier vandaag op voorbereid. Denk maar aan de financiële sector:

Tot voor kort werd beweerd dat je voor innovatieve toepassingen bij startups moest zijn, maar intussen hebben de gevestigde waarden een gigantische inhaalbeweging gemaakt.

Marc Raisière, CEO van Belfius, werd manager van het jaar dankzij de digitale innovaties die zijn bank heeft gerealiseerd en de ‘mobile first’ strategie die er werd ingevoerd. KBC heeft zich in een consortium geëngageerd om blockchain (de technologie achter bitcoin) in te zetten. En BNP Paribas neemt een Chief Digital Officer en een IT directeur op in het top management. De banken hebben dus echt wel begrepen dat, als ze ooit nog de grootste willen worden, ze vooral de slimste moeten zijn.

Toegepast op AI en andere bedrijfsintelligentie: vandaag wordt ook in België volop werk gemaakt van ‘beslissingondersteunende’ technologie die alle beschikbare analytische power gebruikt om de menselijke intelligentie te ondersteunen met ‘machine intelligence’.

De toepassingen zijn haast onbeperkt:

Waarom zou een dokter geen beroep doen op de beschikbare medische kennis, het electronisch patiëntendossier van de patiënt en bijvoorbeeld de ‘real-time’ beschikbare informatie over eventuele epidemieën? Waarom zou een agent of anti-terreurcel zich, net voor een inval, niet laten ondersteunen door cruciale info om de actie te laten slagen: is er een wapen in het huis, wat is de kans dat een interventie uit de hand loopt, wat zijn de onderzoeksdaden die best nog gesteld worden op basis van de eerste bevindingen, welke vraag is de beste volgende vraag bij een verhoor, ...?

De modellen die hiervoor worden ingezet, zijn ook zelflerend: ze gaan op basis van het resultaat zichzelf verder trainen om nog betere voorspellingen en aanbevelingen te doen. Voorlopig blijft dit meestal beperkt tot de expliciet in de software aangegeven domeinen.

Maar in de toekomst zullen deze modellen niet enkel de eigen parameters aanpassen, maar ook zelfstandig bepalen welke input ze gaan gebruiken om nog meer zelflerend en autonoom te worden.

Dan komen we op het terrein van ‘deep intelligence’ en ‘deep learning’: de computers maken zichzelf slimmer, en komen zo steeds dichter bij het niveau waarop ze zelf de beslissingen kunnen nemen in plaats van enkel een ondersteunende rol te spelen.

Krijgen we dan binnenkort echt bedrijven waar de computers de beslissingen nemen en de raad van bestuur enkel nog een ‘window dressing’ functie vervult, zoals World Wide Web-bedenker Tim Berners-Lee graag voorspelt? Zover zijn we nog lang niet, maar in een volgende generatie van digitale toestellen en kunstmatige intelligentie is dit scenario heus niet denkbeeldig.

De snelheid waarmee dit alles gebeurt is volgens mij minder belangrijk dan de impact ervan. Als we machines blijven slimmer maken en ook ons denkwerk laten automatiseren, wordt de kans op ongewenst gedrag en amorele autonome beslissingen dag na dag exponentieel groter.

Net daarom dienen bedrijfsleiders en overheden dringend aan tafel te gaan zitten, en de nodige preventieve maatregelen uit te denken. Het juiste wettelijke en ethische kader bouwen zal de nodige tijd vergen. Laten we er voor zorgen dat het sneller gebouwd is dan de ‘killer robots’ waarvoor Elon Musk ons waarschuwt.

Als we erin slagen om een sluitend kader te bouwen - met een antwoord op diverse mogelijke scenario’s - waarbinnen onze digitale vrienden kunnen blijven groeien (op het vlak van intelligentie, welteverstaan), dan kunnen we ook verder bouwen aan dat duurzaam model dat met deze toenemende Artificiële Intelligentie binnen bereik komt.

De tijd is voorbij dat AI enkel diende om de efficiëntie van processen te verbeteren, we kunnen deze intelligentie nu inzetten om problemen op te lossen die we tot nu toe zelf nooit konden oplossen.

Hoe zorg je ervoor dat we de beperkte resources van de aarde optimaal benutten zodat we aan de groeiende vraag kunnen blijven voldoen zonder roofbouw te plegen? Hoe krijgen we de ongelijke verdeling van natuurlijke grondstoffen en financiële middelen weggewerkt?

Technologie in het algemeen en AI in het bijzonder kunnen een sterk democratiserend effect hebben op onze maatschappij. Ten eerste is technologie binnen handbereik van iedereen, en heeft het bijvoorbeeld mogelijk gemaakt dat gewone stervelingen uit gemiddelde gezinnen zijn uitgegroeid tot multi-miljardairs: Bill Gates, Mark Zuckerberg, Sergei Brin en Jack Ma, om er maar enkele te noemen.

Ten tweede is technologie ook zo gebruiksvriendelijk geworden dat de drempelvrees om technologie in te zetten steeds kleiner wordt. Dat werd bij ons dit jaar nog eens erg fraai in de verf gezet: op 3 maanden tijd zijn verscheidene naar België gevluchte vluchtelingen opgeleid en gecertificeerd tot data professionals. Een mooier bewijs van de bereikbaarheid van AI en analytics kunnen we ons nauwelijks inbeelden.

Evolueert artificiële intelligentie te snel? Wat ons betreft zeker niet. Dreigen we de impact ervan te onderschatten? Heel zeker. Maar als iedereen - bedrijfswereld en overheid - zijn verantwoordelijkheid neemt en tijdig handelt, zullen we hopelijk snel kunnen voortbouwen aan een wereld waarin AI geen grote bedreiging maar een stuwende kracht vormt.

VRT Nieuws wil op deredactie.be een bijdrage leveren aan het maatschappelijk debat over actuele thema’s. Omdat we het belangrijk vinden om verschillende stemmen en meningen te horen publiceren we regelmatig opinieteksten. Elke auteur schrijft in eigen naam of in die van zijn vereniging. Zij zijn verantwoordelijk voor de inhoud van de tekst.