Uitleg
|
Artificial intelligence
|
po
vo
mbo

Generatieve AI

Generatieve AI is een vorm van artificial intelligence waarmee iemand automatisch teksten, afbeeldingen, audio en andere content kan genereren. Er zijn steeds meer programma's en online tools die gebruikmaken van deze vorm van kunstmatige intelligentie. Wie aan zo'n tool een goede opdracht geeft, krijgt meestal een bruikbaar en vaak verrassend goed resultaat. In dit artikel leggen we uit wat generatieve AI is en schetsen we de mogelijkheden voor het onderwijs.

Door Wietse van Bruggen

1 augustus 2023

8 minuten lezen

Een door AI gegenereerde afbeelding van kinderen in een klaslokaal met laptops in de stijl van Vermeer

Artificial intelligence is sinds 2022 volop in het nieuws en dat is vooral te danken aan de doorbraak van generatieve AI. Deze technologie is al enkele jaren in ontwikkeling en wordt nu steeds breder beschikbaar:

Er komen meer tools gemaakt met generatieve AI. Bekende voorbeelden zijn ChatGPT, gebaseerd op het AI-taalmodel GPT4 – voor het genereren van tekst – en DALL-E en Stable Diffusion voor het maken van beeld.
Er vindt steeds meer integratie plaats van generatieve AI in bijvoorbeeld zoekmachines, office-toepassingen en socialmediaplatforms.

Wat is generatieve AI?

Bij generatieve AI geeft de gebruiker een opdracht of stelt hij een vraag. De invoer is bijna altijd tekstgebaseerd. Een AI-model interpreteert de opdracht en genereert content aan de hand de opdracht. De basis voor die gemaakte content is een zeer uitgebreide set aan data waarmee het generatieve model is getraind. De uitkomst of het antwoord lijkt dus op die trainingsdata.

Door dit principe zijn generatieve modellen in staat om:

Teksten te genereren op basis van een complexe opdracht, die overtuigend overkomen en gebruikmaken van een bepaalde context.
Afbeeldingen te genereren op basis van een omschrijving, in allerlei stijlen en over verschillende onderwerpen.
Audio te genereren op basis van de omschrijving van een bepaalde muziekstijl en het tempo.
Code te genereren voor computerprogramma’s.
Nieuwe materialen te ontwerpen of nieuwe medicijnen mede te ontwikkelen.

Neurale netwerken en kansberekening

Generatieve AI-modellen maken gebruik van neurale netwerken. Door grote hoeveelheden bestaande data te analyseren worden er patronen en structuren ontdekt. Op basis daarvan kan het model nieuwe content genereren. Hoe groter en complexer het netwerk is, hoe groter en complexer de output kan zijn en hoe complexer ook de opdracht is die het netwerk kan verwerken.

Generatieve AI heeft de laatste tijd een sterke ontwikkeling doorgemaakt:

De capaciteit om enorme hoeveelheden data te kunnen verzamelen en analyseren is groter geworden.
De generatieve modellen en onderliggende neurale netwerken zijn verbeterd en complexer geworden; daardoor is de kwaliteit van de output omhoog gegaan.

De onderliggende systemen voor generatieve AI noemen we probabilistisch. Dat wil zeggen: ze werken op basis van kansberekening en doen voorspellingen over wat waarschijnlijk de beste uitkomst is die past bij een opdracht. Maar bij kansberekening is de uitkomst steeds wisselend, en zo zal een AI-gebaseerde generator dus ook steeds een verschillend antwoord geven bij dezelfde opdracht.

Volwassenheid van de technologie

Generatieve AI is een technologie waarover de verwachtingen heel erg hoog zijn. We zien steeds meer experimenten en toepassingen, maar we weten nog lang niet wat de impact van deze technologie werkelijk zal zijn.

Mogelijkheden en toepassingen

Zeker sinds de lancering van ChatGPT zijn de verwachtingen over deze technologie enorm gegroeid. We zien dat veel mensen de technologie uitproberen en soms gebruiken. We zien ook een steeds meer bruikbare diensten voor generatieve AI; output in de vorm van tekst of beeld (bijvoorbeeld Midjourney). Technologiebedrijven zijn bezig de technologie te integreren in zoekmachines. Ook bij specifieke sectoren zien we onderzoek naar de toepassingen en het onderwijs is er daar één van. Denk aan de toepassing van generatieve AI in digitale leermiddelen of tutor- en lessystemen.

Wat wordt de uiteindelijke invloed van generatieve AI?

Generatieve AI is zich razendsnel aan het verspreiden. De technologie roept veel reuring op en er is een levendige discussie over de kansen en risico’s, op korte en lange termijn. Het lijkt een succesverhaal te worden, maar toch is hier terughoudendheid nodig. De impact van de technologie en de torenhoge verwachtingen moeten eerst getoetst worden aan de praktijk. Kunnen de beloften worden waargemaakt? Zijn er keerzijden? Daarom noemen we ‘genAI’ nog een echte hype.

We leren snel over de (on)mogelijkheden van AI

Nu generatieve AI breder beschikbaar is, leren we steeds meer over wat er wel en nog niet goed kan.

Accuraatheid van informatie is nog een hardnekkig issue. Taalmodellen zijn bijvoorbeeld goed in het maken van taal. Taalkundig en grammaticaal kan het perfect zijn en overtuigend overkomen, maar inhoudelijk hoeft een antwoord niet te kloppen.
De ethische aspecten krijgen steeds meer aandacht. Er voorbeeld van een ethisch aspect is de bias: de data waarmee de modellen zijn getraind, kunnen vooroordelen en verkeerde veronderstellingen bevatten, net zoals dat in het echte leven ook gebeurt. Generatieve AI heeft geen oordeel over deze data en stuurt deze niet bij. Eventuele bijsturing moet door de mens gebeuren (en dat gebeurt ook al bij het trainen van AI). En wat vinden we er eigenlijk van dat andermans oorspronkelijke werk wordt gebruikt om generatieve modellen te trainen, zonder dat de oorspronkelijke creator dit weet of er iets van ziet?
Ook zijn er zorgen over desinformatie: met behulp van generatieve AI is deze veel eenvoudiger te fabriceren. Sommige systemen kunnen bijvoorbeeld overtuigend iemands stem nabootsen of een afbeelding genereren waarvan het moeilijk is om te detecteren dat deze is gegenereerd.
De ecologische footprint van generatieve AI is enorm. De grote en populaire modellen vragen veel energie om te trainen. Een zoekvraag of zoekopdracht die een groot taalmodel zoals GPT4 uitvoert kost meer energie dan een zoekopdracht via een gewone zoekmachine.
We creëren een nieuwe afhankelijkheid van grote technologiebedrijven. Het vraagt een aanzienlijk kapitaal om generatieve AI te maken, onderhouden en beschikbaar te stellen.

Toepasbaarheid voor het onderwijs

Wat is de mogelijke impact van generatieve AI op het onderwijs? Deze vorm van kunstmatige intelligentie gaat zijn weerslag hebben op veel terreinen in onze maatschappij.

Vooruitgang dankzij generatieve AI

Met generatieve AI wordt het mogelijk om taken sneller uit te voeren. Denk aan het samenvatten van teksten, het opstellen van mails en het maken van presentaties. Generatieve AI kan op allerlei manieren voor versnelling zorgen.

De technologie kan mogelijk helpen om in te spelen op individuele behoeften van leerlingen. Er zijn nu bijvoorbeeld startup-bedrijven die werken met generatieve AI: ze maken hiermee teksten op een specifiek leesniveau over onderwerpen die een leerling (echt) interesseren. Andere bedrijven ontwikkelen persoonlijke chat-assistenten. Deze chatbot-achtige systemen kunnen leerlingen ondersteunen en die ondersteuning is voor hen non-stop beschikbaar.

Er zijn mogelijkheden om generatieve AI in te zetten bij creatieve opdrachten en toepassingen. Denk aan het maken van muziek of andere kunstwerken met behulp van AI.

Het wordt mogelijk om toetsopgaven op maat te maken. Dat kan op ieder moment, op iedere schaal en zelfs voor iedere leerling uniek.

Nadenken over het onderwijs

Tegelijkertijd zijn er ook zorgen over deze technologie. De technologie dwingt het onderwijs om na te denken over het onderwijsontwerp. Leerlingen hebben zelf ook toegang tot de technologie. Het is niet altijd goed te herkennen of iets met generatieve AI is gemaakt. Er zijn wel detectiesystemen, maar die lopen altijd achter op de ontwikkelingen.

Deze technologie heeft impact op het eigen (school)werk en leven van leerlingen. Hoe maken we dat duidelijk en wat geven we hen mee? In ieder geval is het voor hen van groot belang om zelf kennis en vaardigheden op te doen rond generatieve AI.

Vaardigheden voor gebruik generatieve AI

Wie generatieve AI goed wil gebruiken, moet vooral weten hoe hij goede opdrachten kan formuleren voor het systeem. Deze vaardigheid is essentieel en vraagt iets van de taalvaardigheid van de gebruiker. Ook inhoudelijke kennis is belangrijk, want de output is niet 100 procent betrouwbaar. Die moet dus altijd worden beoordeeld en eventueel aangepast.

Overigens kan (werken met) generatieve AI zélf een manier zijn om dit onderwerp met leerlingen te bespreken. Dat kan in principe bij alle vakken, of bij een les in het kader van digitale geletterdheid en mediawijsheid.

Aandachtspunten en tips

Probeer het (zelf) uit

Probeer deze technologie in ieder geval uit, bijvoorbeeld in tools als ChatGPT (voor tekst) Boomy (voor muziek) en DALL-E (voor afbeeldingen). Dat hoeft niet per se meteen in een les, maar kan in een teambijeenkomst op school. Verken deze tools gezamenlijk in onderwijsteams en denk na over de gevolgen voor het onderwijsontwerp. Wat betekent het bestaan van deze technologie voor ons handelen? Voor de leerdoelen? Hoe gaan we hierover met de leerlingen in gesprek?

Vorm een mening over generatieve AI

Verken ook als onderwijsteam hoe jullie tegen deze technologie aan willen kijken. Gaan we deze omarmen of niet? Moeten we hiermee experimenteren, moeten we deze al gebruiken in de lespraktijk? Organiseer ook het gesprek met leerlingen over deze technologie: wat kan deze technologie wel en niet? Welke mogelijkheden en bedreigingen zien zij? Wat kan het betekenen voor het onderwijs?

Het is een hype

Wees je er sterk bewust van dat we hier met een hype te maken hebben. Deze technologie zal niet verdwijnen, maar alle verwachtingen zullen ook niet worden waargemaakt. Het creëren van hype rondom generatieve AI is ook een marketingstrategie van technologiebedrijven.

Bespreek ook de misverstanden

Neem de misvattingen over deze technologie uit de weg. Er is bijvoorbeeld bij generatieve AI geen sprake van bewustzijn. Het heeft geen eigen identiteit. Generatieve AI presenteert zich soms als karakter met een eigen wil, maar daar is geen sprake van. Dit is technologie die uiteindelijk door mensen is gemaakt en ontworpen. Leraren kunnen deze onderwerpen bespreken in lessen over digitale geletterdheid en mediawijsheid. En als de leraren zélf nog bijgeschoold moeten worden, ligt hier een rol voor een i-coach of interne ict-adviseur.