Kunstmatige intelligentie (AI) herdefinieert veel gebieden. Dat geldt ook voor de Human Machine Interface (HMI). Het is zelfs een van de gebieden die het meest profiteert van de aanzienlijke vooruitgang op het gebied van AI. We gaan een nieuwe fase in die op het gebeid van technologische transformatie nieuwe grenzen trekt in de relatie tussen mens en machine.
Concept Personal Computer
« Leer niet meer hoe je een machine kunt worden, Apple heeft Macintosh uitgevonden ». Deze slogan komt niet uit een van de beroemdste reclamefilms van het merk Apple, geregisseerd door Ridley Scott in 1984. Toch was het de voorbode van een meer intuïtieve relatie met technologie. Het concept van de personal computer, opnieuw bedacht door Apple, stond garant voor vereenvoudigde automatisering, gebruiksgemak en vooral een relatie die niet meer draaide om het uitvoeren van codes, maar om een grafische interface die direct toegankelijk was. De mens gaf opdrachten aan de machine, en die voerde ze uit met de koele perfectie van binaire logica. Dat was de toekomst. Duidelijk, onveranderlijk, onbetwistbaar. Ja, maar… De problemen werden steeds complexer, de eisen aan machines steeds groter, hun capaciteiten ook, waardoor deze destijds revolutionaire visie nu lijkt op een relikwie uit een ver verleden
Dialoog, een constante evolutie
Fast forward: een jaar dat eindigt in 2022 waarin Chat GPT en de stappen van AI-reuzen passies ontketenen. In minder dan 40 jaar is de relatie tussen mens en machine volledig op zijn kop gezet. Mensen hoeven misschien niet langer “een machine te worden”. Tot nu toe was het belangrijk dat je wist hoe je ermee kon praten en ernaar moest luisteren. Of het nu gaat om programmeren of ontwikkelen, elk vakgebied heeft zijn eigen taal. Daarnaast heeft elke taal zijn eigen expertise, zijn eigen toepassingsgebied. Een eenvoudig, duidelijk, nauwkeurig schema… en achterhaald. Nou, niet helemaal. Maar het is duidelijk dat de manier om de uitvoering van een taak aan te vragen bij Chat GPT duidelijk anders is dan een regel code in Javascript.
Democratisering van de mens-machine-interface
Taal is een manier van interactie die voortdurend evolueert. Juist daarom staat degene die nu de interface tussen mens en machine beheerst, aanzienlijk dichter bij een vorm van natuurlijke taal. Degene die de mens zou gebruiken met een ander mens, kortom. Hoewel het nut van een dergelijke vooruitgang duidelijk is (democratisering van de mens-machine-interface, automatisering van saaie taken en concentratie op de meest interessante taken, enz.), impliceert het een fenomenale aanpassing van alle gebieden waar deze interactie plaatsvindt. Met andere woorden, bijna overal, in onze 2.0-wereld. Degene waar we niet langer hoeven te leren spreken als een machine, omdat we zouden praten met een machine die zelf heeft geleerd te spreken als een mens.
Prompt engineer
In een situatie waarin de poreusheid van grenzen steeds meer versnelt, is het dan een menselijke machine of een machinaal mens in relatie tot een synthetisch wezen dat er blijkbaar op lijkt? Een deel van het antwoord op deze complexe vraag kan liggen in de opkomst van een nieuw beroep zoals “Prompt engineer”. Een prompt engineer is populair bij bedrijven omdat deze persoon weet hoe je met deze nieuwe machines moet praten. Als je beter met ze kunt praten kunnen ze beter begrijpen wat er van hen wordt gevraagd en kunnen ze zo meer geavanceerde diensten verlenen. Ten slotte is wat wordt gepresenteerd als een “natuurlijke” taal misschien niet zo natuurlijk. Immers het gebruik ervan vereist op technologie gebaseerde retoriek zodat het de relatie optimaliseert.
Achter de boom verbergt zich het bos
We staan nog maar aan het begin van de omwentelingen die de ontwikkelingen op het gebied van AI teweegbrengen. Virtual en augmented reality, metaverse, deze technologieën staan nog in de kinderschoenen en zullen steeds meer een plek vinden in onze samenlevingen. Hun eerste kenmerk: werken met en dankzij een aanzienlijke hoeveelheid data. De impact van het faciliteren van de dialoog tussen mens en machine is echter grotendeels gebaseerd op de rijkdom van de databases die de machine kan doorzoeken om correlaties vast te stellen om de gestelde vraag te beantwoorden. Chatbots en voiceservers bestaan bijvoorbeeld al heel lang en weinig gebruikers zijn er nog nooit mee geconfronteerd.
Gesprek met een robot
Tot nu toe was de dialoog zeer beperkt, puur utilitair, koud en zelfs absurd. Het is zeker hier dat het verbeteren van het begrip van mensen door machines de meeste impact heeft. Door het gesprek met een robot aangenamer te maken, worden deze oplossingen veel effectievere tools. Gebruiksgemak is een echt criterium voor succes geworden, en dat is geen kleinigheid. Maar dat is ook niet alles, want achter de interface verandert het hele systeem. Van een gedefinieerde en beperkte oplossing gaan deze interactietechnologieën over op een constante ondervraging van meerdere databases, die op hun beurt voortdurend worden verrijkt. Ze bieden hun gesprekspartner dus een uitgebreider en beter aangepast antwoord.
Leren van interactie
De machine begrijpt niet alleen de vraag die wordt gesteld beter, maar is ook in staat om te leren van elke interactie en voortgang te boeken bij elk verzoek. Naarmate het vordert, nadert het een grens die, als een horizon die verdwijnt naarmate we verder komen, gedwongen wordt te vervagen. We zijn altijd van mening geweest dat ironie, humor, de sociaal-culturele context, gegevens waren die onmogelijk efficiënt en coherent door de machine konden worden verwerkt, maar voor hoe lang nog? Aanzienlijke vooruitgang in de interpretatie van emoties, bijvoorbeeld, heeft de neiging om deze grenzen te relativeren waarvan men dacht dat ze onveranderlijk waren.
Natuurlijke taal, echt?
Uiteindelijk voldoet de nieuwe grens van mens-machinetaal aan bijna alle eisen van een perfect taalschema. Van Roman Jakobson in dit geval. Een afzender (de mens), een ontvanger (de machine), een boodschap, een code, een context en een contactpersoon. Wat het onderscheidt van elke andere vorm van mens-menselijke taal is het aantal functies waarmee het kan corresponderen. Waar de dialoog tussen mens en mens zes functies kan vervullen, is de machine op dit moment niet in staat om een echte wederkerigheid voor te stellen en berooft zich daarom volgens Jakobson van 3 essentiële functies van taal: expressief, conatief en poëtisch.
Interactie strikt utilitair
Het is aan de mens om de modaliteiten van interactie met de machine te definiëren. Zolang het als een hulpmiddel wordt beschouwd, zal dialoog er niet echt een zijn en zal interactie strikt utilitair blijven. Maar taal is veel meer dan dat. Natuurlijke taal omvat improvisatie, aanpassing, fouten, stotteren, toon, pauze, openheid voor anderen, wederkerigheid, mededogen, empathie. Utilitaristische taal daarentegen is een modaliteit van toegang tot informatie, een binair schema: vraag – antwoord. Mensen hoeven echter niet langer machines te worden, zei Apple…
Holistisch thema
Steeds meer onderzoek uit verschillende vakgebieden (filosofie, taalkunde, geschiedenis, sociale wetenschappen, politicologie, enz.) houdt zich bezig met het onderwerp. Ze maken van de dialoog tussen mens en machine een holistisch thema. Wat is het werkelijke begrip van de mens? Waar ligt de nieuwe grens tussen begrijpen en interpreteren? En degene die daardoor de mens van de machine scheidt? Welke van mens of machine staat eigenlijk dichter bij de ander? Apple had waarschijnlijk gelijk: 1984 was niet helemaal zoals het 1984 dat George Orwell zich had voorgesteld. Hoe zit het met 2024?
