Column Jan Roekens, hoofdredacteur
▼
Even een rondje citaten: ‘Veel mensen gebruiken onderzoek opportunistisch, of doen alsof ze de wijsheid in pacht hebben. Maar pas als je de cijfers in samenhang bekijkt, ontstaat er inzicht.’ Volgende: ‘Er is tegenwoordig een enorm geloof in data, maar data op zichzelf lossen niks op.’ Het zijn de woorden van Jeroen Slot, hoofd van de afdeling O&S van Amsterdam, in Het Parool van 21 juni. De dag erna ging hij met pensioen. We gaan door: ‘We are being sold a lie: AI will not fulfil the promise of discovering new knowledge, and nor will it kill us all. AI is, despite the hype, pretty bad at most tasks and even the best systems available today lack anything that could be called intelligence. Recent claims that models are developing a capacity to understand the world beyond the data they are trained on are nonsensical. We are imagining a mind behind the text, but the understanding is all on our end.’ Tot zover Emily Bender, computerlinguïst en auteur van The AI Con in een interview met de Financial Times van dezelfde datum. Emily Bender introduceerde ooit de term ‘stochastic parrot’: AI-systemen die statistische verbanden uit grote datasets halen om er op menselijke taal lijkende tekst mee te maken, terwijl ze geen benul hebben van de semantische waarde van de woordpatronen.
▼
Jeroen Slot zegt een paar principiële dingen, waaronder: inzicht is geen geïsoleerd kunststukje, data alleen brengen je niet verder. Ware woorden, en we horen ze al langer. Wat nieuw is, en daar komt Emily Bender om de hoek kijken, is dat we data & insights hoe langer hoe meer in handen leggen van AI en de talloze tools die er omheen zwerven. We verruilen data steeds meer voor synthetische data, in de veronderstelling dat we nog steeds echte kennis op de staart trappen, opportunisten die we zijn. Als het toch niet uitmaakt of data ‘echt’ zijn of bijelkaar gesprokkeld op grond van datasets uit het verleden, of een kunstmatig vermoeden van de toekomst, dan moet je ook niet vreemd opkijken dat je de deur openzet voor fraude. Wat maakt het ook allemaal uit, nietwaar, als de data maar beschikbaar en verhandelbaar zijn.
▼
Waar zit mijn ongenoegen? Bij het gemak waarop we het langbeleden credo ‘data hebben menselijke bemoeienis, kennis en interpretatie nodig voordat ze van waarde zijn’ steeds enthousiaster inwisselen voor een kunstmatig intelligente werkwijze. Eentje waarin de achteruitkijkspiegel een samenvatting levert die misschien anders niet zo snel voorhanden is, maar die niet meer is dan een begin van werkelijk inzicht. Voor dat laatste heb je mensen nodig. Het gevaar is dat op termijn bedrijven voor de makkelijke AI-manier kiezen, voor synthese, voor de werkbesparende tools, dat bureaus er achteraan hobbelen, en dat surrogaat-data de norm worden. Dan loopt het vak van data- en insightsprofessionals gevaar. De wijsheid hebben we niet in pacht, maar dat is ook de kern van het werk: je zoekt naar wijsheid en kennis en niet naar een bijgeloof – dat is er al te veel. We zouden wat meer mogen hameren op echte kennis, op de human kant van data, op werkelijk inzicht en dus op een valide strategie die daaruit voortkomt, en dat gehamer mag wat meer doorklinken buiten de eigen kring. Het gaat tenslotte om de essentie van je vak – en je voortbestaan.
