ChatGPT maakt communicatiemensen en copywriters overbodig! Radiologen zijn niet meer nodig! Met Claude kan een klein kind sneller en beter programmeren dan gelijk wie! Oh noes, AI gaat ons werk afpakken! Drie stagiairs en een abonnement of twee kunnen heelder teams mensen vervangen!
Begrijpelijk, maar neen. Zeker dat, Lee Sedol gaat nooit meer van een machine winnen, niemand moet ooit nog in een fotoboek zoeken naar foto’s voor persona’s, de numismaticus om de hoek moet niet meer langskomen als ik raar geld vind in den hof en ik heb geen batterij biologen meer nodig om de beesten in de buurt te identificeren.
En absoluut: ChatGPT is verschrikkelijk handig voor teksten moet schrijven, AI kan uitstekend medische diagnoses maken, Claude doet magische dingen in programmeerwerk. Mensen worden daar begrijpelijk nerveus van.
Ik gebruik AI al een tijd om een resem kleine en grote dingen te doen, maar het is meteen duidelijk waar de grenzen zitten. Niét in het ‘hallucineren’ dat vroeger een enorm probleem was, want daar wordt elk merk AI alsmaar beter in — vergelijk de El Cheapo Office Copilot die zomaar iets uitvindt als ik info vraag over mijn vader en ChatGPT 4.5 die een opsomming van 99% natrekbare feiten geeft:
Give me a short bio of Marc Vuijlsteke.
Marc Vuijlsteke is a Belgian professional known for his contributions in the field of technology and digital innovation. He has held various roles in different organizations, often focusing on the intersection of technology and business strategy. Marc is recognized for his expertise in digital transformation, helping companies leverage technology to improve their operations and customer experiences. He is also an advocate for open-source software and has been involved in several community-driven projects. His work often emphasizes the importance of collaboration and innovation in driving business success.
Marc M.R. Vuijlsteke was a distinguished Belgian scholar and administrator, widely respected for his pivotal contributions to European studies and medieval Provençal literature. After earning his Doctorat ès Lettres from Ghent University, Dr. Vuijlsteke joined the College of Europe in 1982 as Director of the Library. He went on to serve as Secretary General and, from 1996, as Director General of the College’s Development Office. In these roles, he profoundly shaped curriculum development, EU enlargement policies, and administrative reform initiatives throughout Central and Eastern Europe.
An accomplished scholar in medieval Occitan literature, Dr. Vuijlsteke specialized in troubadour poetry, making significant contributions through meticulous studies of poetic forms such as trobar clus (complex, enigmatic poetry) and trobar ric (elaborate, expressive poetry). His research notably focused on the works of Raimbaut d’Orange, resulting in influential publications including:
- Éléments de définition d’un mode de l’énoncé poétique: Raimbaut d’Orange et le trobar clus (1991)
- Raimbaut d’Orange et le trobar ric ou prim (1992)
- Le chant de la fiction chez Raimbaut d’Orange (1992)
- Co-editor of the two-volume Studia Occitanica in memoriam Paul Remy (1986), dedicated to advancing Occitan literary scholarship.
Dr. Vuijlsteke’s dedication to promoting European integration and education earned international recognition:
- Honorary Doctorate from Saint Petersburg State University (2000) for his instrumental role in developing European Studies programs.
- 10th Anniversary Medal from the Școala Națională de Studii Politice și Administrative in Bucharest, Romania (2000).
- Zoltán Magyari Award from the University of Economic Sciences and Public Administration in Budapest, Hungary (2001).
- Bulgaria’s prestigious ‘Madara Horseman’ Order, First Class, awarded by President Georgi Parvanov (2002) for advancing Bulgaria-EU relations.
- Commander of the Romanian National Order for Merit (2007), recognizing his sustained contributions to European integration.
Dr. Vuijlsteke’s enduring legacy is characterized by the unique intersection of rigorous medieval literary scholarship and visionary administrative leadership in European education and integration.
Ondanks de bijzonder hoge ‘correctheid’ is wat ChatGPT 4.5 ervan maakt niet iets dat ik een goede korte biografie zou noemen. Het accent ligt verkeerd, het is –voor mij– meteen duidelijk waar de gegevens vandaan komen en waarom ze er staan, en dat het niet klopt.
Hetzelfde gebeurt bij programmeren: Claude 3.7 Sonnet Thinking kan in kweetniethoeveel situaties precies allerlei correcte code schrijven, waar ik eventueel ook wel op zou kunnen komen, maar alleen na zoveel opzoekwerk en verouderde documentatie tegen te komen dat ik het ongetwijfeld op den duur zou opgeven.
Maar! Algemene context en een context breder dan wat ik vraag? Nope. Een probleem oplossen, andere problemen tegenkomen, die problemen weer oplossen, en dan nog wat verder, en verder, en verder — tot we uiteindelijk aan iets werkend geraken, maar dat big picture helemaal verkeerd in elkaar zit: yup.
Eén voorbeeld: ik wil uit free form data gegevens halen, die een mens meteen herkent als resultaten van een pulsoximeter:
| Data | Zuurstof | Hartslag |
|---|---|---|
| Oxi 96♥89 | 96 | 89 |
| 85 à 90-93/91 | 85, 90, 93 | 91 |
| 92/48 à 52 | 92 | 48, 52 |
| 97-98/42-43 +10 min → 97/78 | 97, 98, 97 | 42, 43, 78 |
Maar om dat automatisch te verwerken? In eerste instantie maakt Claude een regex aan om zuurstof♥harstlag te vinden, breidt die dan uit naar ook zuurstof/harstlag, en dan lopen we vast: eerst interpreteert hij “85 à 90-93/91” als “85/91” + “93/91”, moet ik bijsturen om te zeggen dat er meer dan één cijfer kan zijn zowel vóór als na de “/” — maar als we dan aan data komen die niet alleen cijfer(s)/cijfer(s) heeft maar een tweede set cijfer/cijfer en een “10” die misschien bij de eerste of misschien bij de tweede set hoort, komen er alsmaar meer regels en uitzonderingen en uitzonderingen op de uitzonderingen en pogingen om te gokken of “10” wel een ‘realistisch’ cijfer is dat überhaupt érgens bijhoort. En voor ge het weet, staat er een monstrositeit van en tientallen regexen en heuristieken en elkaar tegensprekende nonsens die geval per geval moet geherprogrammeerd worden.
Terwijl iemand met gezond verstand eens nadenkt en begint met algemene principes, bijvoorbeeld een concept van “dit zijn niet-controversiële metingen”, waarmee dan misschien wel 95% of meer feilloos herkend wordt en de rest manueel kan gebeuren.
Een menselijke expert is vaak beter in patroonherkenning, in nuances en ambguïteiten zien, in zich naar een meta- of conceptueel niveau verplaats en in knopen doorhakken. Het beste van twee werelden: AI voor het domme werk, of voor het lastige werk, of voor het brainstormen, voor een dialoog, een snelle analyse, een klankbord — maar de mens voor het aan- en bijsturen, het perspectief en de finale beslissing.
Iemand incompetent die blind vertrouwt op AI, valt onvermijdelijk door de mand. Iemand competent die AI volledig negeert, zal vaak onvermijdelijk teveel van het verkeerde soort werk doen.
Het ding slim integreren, dat is de zaak. Herkennen wanneer en waarvoor het een toegevoegde waarde is, beseffen wanneer “goed genoeg” écht goed genoeg is en wanneer ook niet: het soort heuristiek dat alleen maar komt met ervaring en vakkennis.
Hoe beter iemand in zijn werk, hoe beter die gebruik kan maken van AI voor het werk, en hoe beter die de zwakheden van AI van herkennen, ondervangen en compenseren. AI vraagt juist méér expertise, inzicht en vakmanschap, niet minder.
AI dreigt niet met ontslag, maar met promotie. Voor sommige mensen.