Vijf trends in AI-land

Inleiding

Onlangs bezocht ik het Nederlandse AI Congres. Op dat congres waren politici en CEO’s, maar voor heel veel deskundigen op het gebied van kunstmatige intelligentie. Uiteraard was het inspirerend, maar met dit congres en alle andere bronnen die ik volg kom ik tot een vijftal trends in AI-land die naar mijn idee de komende jaren bepalend gaan zijn hoe het landschap er in dat land uit gaat zien, vanuit Europees/Nederlands perspectief.

Mijn vijf trends

1. We zorgen voor onszelf
De toon op het congres was onmiskenbaar pro-Europees. Nu is dat met de geopolitieke ontwikkelingen op dit moment geen gekke toon, maar niet eerder hoorde ik deze toon zo sterk naar voren komen.

De huidige Amerikaanse president had nog maar nauwelijks de eed afgelegd en er ging al een streep door de ontwikkelingen van hun AI-wetgeving naar Europees model. Innovatie, vrijheid en ondernemerschap stonden, zoals gebruikelijk, voorop en voor regulering, wetgeving en zorg om burgers moesten we daar niet zijn.

Dat staat haaks op hoe we in Europa willen leven met elkaar, maar omdat de VS ook veel goeds brengt, slik je ook een hoop. Daar lijkt nu een einde aan te komen, omdat met de handelsheffingen, het willen inlijven van Canada en Groenland, en de dreiging de stekker uit de hulp aan Oekraïne te trekken (maar vervolgens wel de hele bodem willen leegtrekken), maakt dat Europa weer van zichzelf begint uit te gaan op allerlei gebied, en zeker dus ook met betrekking tot AI.

2. Waarde(n)gedreven ontwikkeling
Wie heeft niet de mond vol van data-gedreven ontwikkeling? Data is er in overvloed, het moet ontsloten worden, tot informatie gemaakt worden en wie de kennis heeft, heeft de wereld. Meer data graag, want dan weet ik nog meer en heb ik nog meer macht.

Wat nou als die data oneigenlijk verkregen is (zonder toestemming en/of buiten de kaders van de wet). Wat nou als de dataextractie niet meer redelijk is of in strijd is met onze (lees: Europese) waarden?

Het is goed om, naast de wet, stil te staan bij hoe data verkregen wordt, of daar (persoonlijke) schade bij ontstaat en of je deze data op morele gronden überhaupt wel moet willen hebben.

Niet elk werelddeel denkt daar hetzelfde over. In Europa gaat het niet alleen over de data zelf, maar ook over hoe deze verkregen is en of dat past bij onze waarden en in hoeverre het waarde toevoegt.

Het gaat er in Europa uiteindelijk niet om op basis van hoeveelheid data de best concurrerende modellen te hebben, maar op basis van modellen die binnen de kaders van de Europese waarden voldoende waarde toevoegen. Dat is een essentieel verschil met louter data-gedreven ontwikkelen.

3. AI-geletterdheid is een must
Mocht je niets met AI hebben: pech. Het gaat je leven beïnvloeden. Sterker nog, dat is al aan de gang. Denk aan AI-integratie met verschillende sociale media en wat dacht je van AI in de gezondheidszorg: het is een speerpunt van de huidige minister om hiermee tekorten terug te dringen. Daarnaast is elke sector met deze technologie bezig.

En, vanuit de AI Act is elk bedrijf/instelling vanaf februari jl. verplicht haar medewerkers voldoende AI-geletterd te maken. Een tijdje geleden zei een vriend van mij dat de wereld straks verdeeld is in de AI-geletterden en die dat niet zijn. Drie keer raden wiens carrière beter verloopt.

4. Eigen (lokale)modellen ontwikkelen
Waardengedreven ontwikkelen, deze keer zonder haakjes, betekent ook oog hebben voor duurzaam en klimaatvriendelijk gebruik van AI. Op dit moment is dat lang nog niet altijd het geval en hoewel eraan gewerkt wordt, is er veel zorg over.

Steeds meer LLM-aanbieders ontwikkelen opensourcemodellen die je lokaal kunt draaien, trainen en onderhouden. Dat is naar mijn idee dé weg om te gaan voor bedrijven, instellingen en overheden.

Als bijvoorbeeld de hogeschool waarop ik werk als basis een waardengedreven taalmodel van aanbieder X (X is een element uit de verzameling van Europese taalmodellen) zelf implementeert en traint op typisch schoolwerk, daar een waardecreërende applicatie omheen bouwt, dan heb je een duurzaam en veilig werkende AI, waarbij niemand zich zorgen hoeft te maken dat data op straat kome te liggen of dat voor elke prompt een heel zwembad aan water wordt verbruikt. Dat kan natuurlijk ook sectorbreed door een Europese clouddienst die dit aanbiedt.

5. Investeren in een digitale infrastructuur
Om alles goed te laten werken heb je een gedegen infrastructuur nodig. Logisch. Nu hebben we die infrastructuur nog onvoldoende. We hebben niet voldoende grote datacentra in Europa, dus maken we gebruik van met name Amerikaanse. Dat heeft niet alleen gevolgen voor AI, maar voor alle internet- en clouddiensten.

Wat nu als de regering van de VS als drukmiddel (voor wat dan ook) even de kraan dichtdraait? Dan heb ik het niet over de geldkraan, maar over de kraan die nodig is om onze dagelijkse online zaken te doen, van privégebruik tot allerlei bedrijfskritische applicaties.

We komen er m.i. niet onderuit om verspreid in Europa grote datacentra te bouwen die ons voorzien van wat we nodig hebben.

Conclusies

De vijf hierboven genoemde punten zijn naar wat ik zie gebeuren de belangrijkste speerpunten voor de komende jaren. Het besef dat we als Europa steeds meer zelf het heft in handen moeten nemen, dringt gelukkig echt door.

Dit gaat, en dat kan naar mijn idee niet anders, volgens onze eigen normen, waarden en cultuur. Dat we daarbij minder naar de VS kijken, vooral van onszelf uitgaan en ook beseffen dat we echt wel wat kunnen, is voor mij evident.

Zelfreflectie

Handel ikzelf naar wat ik hierboven uiteenzet? Nee, lang niet altijd. Ook ik maak nog steeds ruim gebruik van Amerikaanse innovaties. Wat ik wel doe? Het op de voet volgen, uitzoeken wat alternatieven zijn en experimenteren met wat al kan en wat niet. En, zo ver ik kan, jou als lezer op de hoogte houden.