ChatGPT stelt ons voor moeilijke keuzes, welke kant gaan we op?

De snelle opkomst van ChatGPT zorgde voor een behoorlijke mediastorm. Een chatbot die bijna menselijke antwoorden geeft op al je vragen? Had dat een jaar geleden geopperd, en je zou voor gek zijn versleten. Deze technologische ontwikkeling zorgt voor dilemma’s. Radboud Reflects hield een lezing over de toekomst van deze chatbot: het is een krachtig stukje software waarbij voorzichtigheid geboden is. Helaas bleef de belangrijkste vraag van de avond onbeantwoord.

Dat ik niet de enige was die de lezing interessant vond, werd al snel duidelijk. De zaal zat afgeladen vol. Dat viel ook Anco Peeters, de belangrijkste spreker van de avond, ook op: “Al die aandacht die we voor ChatGPT hebben, daar zijn wel wat vraagtekens bij te plaatsen.” In dit artikel kijken we verder dan ChatGPT alleen en nemen we een mogelijk toekomstscenario met kunstmatige intelligentie onder de loep.

Het nieuwe hulpstuk

ChatGPT is niet het enige product dat in korte tijd enorme bekendheid verwierf. Zo zijn er ook nog andere AI’s die op basis van beschrijvingen plaatjes of zelfs video’s kunnen genereren. Tot nu toe hebben ze allemaal ongeveer hetzelfde principe: de algoritmes worden ‘getraind’ met een grote bak aan data, waarin verbanden worden gezocht. Het is dus niet zo dat er nieuwe dingen worden bedacht, er wordt eerder een remix gemaakt van bestaand werk.

Over de hele linie zijn mensen bang dat AI-banen gaan kosten. Dat wil ik graag weerleggen met een voorbeeld: Iedereen kan een foto maken, maar een goede foto, daar is kennis en kunde voor nodig (bijvoorbeeld het bepalen van de compositie). Al die details moet zo’n machine ook hebben om een goed resultaat te benaderen.

Nog een voorbeeld: Het maken van anime (een populaire Japanse tekenfilmmethode) is veel werk, omdat bijna alle beelden individueel vormgegeven moeten worden. Hierbij kan AI ook helpen, door op basis van de juiste beschrijving zelf een groot deel van het werk te doen. De software herkent immers bepaalde beelden en kan in dezelfde stijl nieuwe frames genereren.

De dilemma’s dienen zich aan: wie kopieert wie?

Daar dient zich al meteen een eerste probleem aan. Als de software uitvoer baseert op iets dat deze al eerder heeft gezien, hoe zit dat dan met de auteursrechten? Dat vroeg Getty Images zich ook af. Dat bedrijf, wat stock photo’s verhandelt voor fotografen, is een rechtszaak tegen Stable Diffusion begonnen. De makers van dat product hebben hun model getraind op onder andere de database Getty. Met resultaat: hoewel de foto’s die eruit kwamen niet hetzelfde waren als de bron, waren in de uitvoer duidelijke parallellen zichtbaar. In sommige gevallen bevatten de foto’s zelfs watermerken.

Getty vindt dat de makers van Stable Diffusion een licentie nodig hebben om hun foto’s op die manier te gebruiken. Een rechter mag zich nu buigen of de methode die gebruikt is inderdaad inbreuk maakt op de auteursrechten.

Er zijn nog veel meer potentiële problemen bij de inzet van AI, die verder reikt dan de producten die nu bij consumenten populair zijn. Bijvoorbeeld als er racistische uitingen overgenomen worden. Hier zijn legio voorbeelden van, zoals de chatbot van Twitter die om precies die reden offline gehaald is.

Kortom: voorzichtigheid en een kritische blik is bij deze ontwikkeling zeer belangrijk. De filosoof ondersteunde zijn verhaal met een routekaart, die uitkwam bij een schatkist:

“We moeten ervoor uitkijken dat we te ver in de schatkist gaan duiken en graaien, want voor we het weten vallen we erin en zitten we gevangen in een frame waar we niet meer uitkomen.”

- Anco Peeters

Op de vraag of ChatGPT 4 ‘alles gaat veranderen’, kwam helaas geen duidelijk antwoord. Wie nieuwsgierig is geworden, kan de lezing hier terugkijken.

Bibliografie

Peeters, A. (sd). Gaat GPT-4 alles veranderen? (Donders Institute) Radboud Reflects, Nijmegen.