Volgens Duitse filosoof en schrijver Wolfram Eilenberger zijn er drie grote ontwikkelingen die ons mens- en wereldbeeld vandaag uitdagen: de klimaatcrisis, politieke instabiliteit zonder zinvolle dialoog tussen andersdenkenden en de opmars van artificiële intelligentie.
Afgelopen jaar heeft artificiële intelligentie zich indrukwekkend ontwikkeld binnen de financiële, medische en zelfs binnen de watersector, zoals bij lekdetectie. Maar ook mainstream toepassingen zagen het licht, zoals DALL-E 2 dat afbeeldingen van hoge kwaliteit genereert op basis van een beschrijving, of de recent populaire Chat GPT. Nieuwsgierig besloot ik de proef op de som te nemen. Kan de chatbot een nieuwjaarbrief schrijven met waterinnovatie als onderwerp? Dat kan die zeker. Weinig verfrissend, weliswaar, maar leuke Spielerei.
Een ander paar mouwen is de vraag of we ook op AI kunnen vertrouwen om oplossingen te bedenken voor de grote maatschappelijke uitdagingen. Op vandaag is een computer in staat om correlaties te vinden tussen beschikbare data en statistieken. Denk maar aan patronen herkennen waardoor we events kunnen voorspellen. Gekend patroon in waterland zijn de terugkerende droogtes waardoor we proactief waterbuffers en regenwaterputten aanleggen, of de verziltingsgraad in functie van droogte. Maar toegegeven, we hadden ook niet echt AI nodig om dat te identificeren.
Patroonherkenning door AI vraagt evenwel een kritische blik. In een post-truth maatschappij met alternative facts en corrupte data moeten we sowieso kritisch zijn voor de informatie die onze AI-algoritmes voedt. Maar nog belangrijker is dat het mens- en wereldbeeld van het verleden vaak niet in lijn ligt met het streefbeeld anno 2023.
‘You can't move a society that has a history of injustice towards justice by repeating the statistics of the past’, argumenteert ook Gary Marcus, psycholoog en auteur van ‘Rebooting.AI’. ‘Current machine learning algorithms are built to look at historical data, and predict a future that is, by design, expected to look like the past.’
Hoe kunnen we AI-systemen ontwikkelen die een bewustzijn van het verleden combineren met waarden van de toekomst?
Denk maar aan de toenemende waarde van ecosysteemherstel om het klimaat te redden, zoals de EU Nature Restoration Law, net vers van de pers, en het laatste IPPC-rapport. Dat brengt een verschuiving met zich mee in de leidende principes in het verdelingsvraagstuk rond water en eigenaarschap.
Bovendien schuilen grote oplossingen niet zozeer in het herkennen van patronen maar wel in de relatie tussen die patronen. Welke oorzaak-gevolgrelaties liggen soms om de hoek? Misschien eerst onzichtbaar, maar dynamieken rijzen vaak aan de oppervlakte als een relatie versterkt of verzwakt. Zo kunnen het gezondheidssysteem en het watersysteem elkaar versterken, of vermijdt goed bodembeheer erosie en bevordert het grondwaterherstel.
AI is vandaag niet bijster sterk in die causaliteit in kaart brengen. Zeker in een complexe en onzekere omgeving. Dat verlangt immers verbeeldingskracht, creativiteit en soms een hoekske af. Als ik dan een wens mag uitspreken dan is het om ook in 2023 fijne gesprekken aan te gaan met mensen die voorbij dat hoekje kunnen kijken en mijn denken blijvend uitdagen.
Dirk
