Computerwetenschapper Jeroen Baert is keynotespeaker op Bedrijvencontactdagen

Wie denkt dat praten over computers en artificiële intelligentie saai is, heeft nog nooit Jeroen Baert aan het woord gehoord. Hij is niet alleen een burgerlijk ingenieur computerwetenschappen, hij heeft ook een zwak voor comedy, als lid van de Belgische Improvisatie Liga. Hij werkte mee aan het bekende project Nerdland van tv-figuur en wetenschapper Lieven Scheire en reist als wetenschapscommunicator/ comedian het land rond om op begrijpelijke en bij momenten grappige wijze te vertellen over Artificial Intelligence, Metaverses en andere nerdy toestanden. Hier alvast een voorsmaakje.

Wat is AI of Artificial Intelligence eigenlijk? 

“Daar is geen eenduidig antwoord op te geven, want sommige mensen vinden een wetenschappelijke rekenmachine al intelligent. Maar voor mij mag het niet alleen maar een complexe bewerking of berekening zijn. Een Excel-werkblad kan heel veel, maar is voor mij geen AI. Er moet een systeem achter zitten waarvan een externe observator het resultaat als creatief of intelligent beschouwt.” 

Wat is de grote sterkte van AI? 

“Het is een gigantisch systeem voor patroonherkenning, waardoor het patronen over grotere hoeveelheden data kan ontwaren, waar wij als mens zouden tekort schieten. En dat is dan breed toepasbaar. Eigenlijk is het wiskunde, maar inzetbaar voor brede toepassingen. Alleen heb je er heel veel data voor nodig om het systeem te voeden.” 

Is dat de zwakte van AI? 

“Dat je enorm veel input moet geven is zeker één van de zwaktes. Een ander minpunt is dat je als resultaat van zo’n training van een neuraal netwerk wel een grote matrix aan getallen krijgt, maar als het systeem een fout maakt, dan kan het zelf niet vertellen waarom. Stel: je voedt AI met duizenden foto’s van honden en katten. Vervolgens vraag je per foto of het een hond of een kat is. Als het systeem bij een plaatje van een kat toch ‘hond’ antwoordt, dan kan het niet vertellen waarom. Dat is het black box-principe, een inherent probleem van neurale netwerken. Je stopt ergens gegevens in, je krijgt daarna een resultaat, maar dat is niet analyseerbaar. Het enige wat je kan doen is het systeem extra voeden, ook met de beelden die het fout heeft geïnterpreteerd, zodat het de volgende keer wel goed gaat.” 

Bij foto’s van honden en katten kunnen we zelf nog zien of een antwoord goed is, bij een antwoord van ChatGPT is dat soms al wat moeilijker. Schuilt daar geen gevaar in? 

“Dat is omdat mensen ChatGPT op een verkeerde manier gebruiken. Het is geen kennismodel of een soort orakel. ChatGPT weet zelf niet wat het brengt als output, het herkent alleen maar vormen en kan op basis daarvan aanvullen met wat het statistisch gezien als de meest waarschijnlijke vorm acht. Mensen denken dat het een slimme zoekmachine is, een soort internetbutler die zaken voor je kan opzoeken en uitklaren, maar dat is het niet. Het is dus niet verstandig om ChatGPT te gebruiken als zoekmachine, want dan ga je vroeg of laat zeker foute antwoorden krijgen. ChatGPT is wel erg goed in het herwerken van teksten, het veranderen van de toon, tekst herstructureren,… Je kan het bijvoorbeeld voeden met enkele van je e-mails die je goed vindt en dan vragen om zelf een e-mail te schrijven. Ik wil er wel een beetje voor waarschuwen om ChatGPT niet te gaan zien als een soort magische tool die alles gaat oplossen. Het is een taalmodel om teksten te genereren en beter te maken, gebaseerd op heel veel bestaande tekst. Zo moet je het ook gebruiken.” 

Hoe kan je als bedrijf AI op een goede manier inzetten? Hoe vind je de juiste tools, de juiste toepassingen? 

“Veel trial and error. Wat ik altijd voorstel, is om op het einde van de werkweek eens te kijken wat je allemaal hebt gedaan en dat dan nog eens kort te proberen met een AI-toepassing. Bijvoorbeeld: je hebt een mooie presentatie gemaakt. Dan kan je dat nog eens opnieuw doen met een AI-tool om te kijken: zou dit sneller gaan voor mij? Wat doet AI anders? Wat is handiger, beter, sneller? Dan leer je nieuwe toepassingen kennen en misschien kan je die dan een volgende keer gebruiken. Wat ik zeker niét adviseer, is om kort voor een deadline plots iets nieuws te gaan proberen met AI. Dat zal je wellicht veel tijd kosten, omdat je het systeem nog moet leren kennen.” 

Ook kleine bedrijven kunnen baat hebben bij af en toe een uurtje trainen met nieuwe AI-toepassingen? 

"Zeker, al zie ik dat er bij kleine bedrijven vaak eerst nog werk kan worden gemaakt van een goede database. Zorg er dus eerst voor dat alles is gedigitaliseerd. Op dat vlak kunnen veel bedrijven nog veel stappen zetten. Er is daar heel veel ‘low hanging fruit’. Het heeft geen zin om te beginnen met AI als de data nog onvolledig zijn. Want die data zijn de voeding voor het systeem.”