Sam Ransbotham gaf les in machine learning als hoogleraar bedrijfsanalyse aan het Boston College, en wat hij in de klas zag, maakte hem zowel opgewonden als bang.
Sommige studenten gebruiken AI-tools om verbazingwekkende dingen te creëren en te bereiken, waarbij ze technologie meer leren en gebruiken dan ze hadden verwacht. Maar in een andere situatie merkte hij een verontrustende trend op: studenten ‘toetsen iets in de machine’.
Het resultaat is een nieuw soort digitale kloof – maar dat is niet wat je zou verwachten.
Boston College biedt zijn studenten gratis de beste hulpmiddelen en zorgt ervoor dat sociaal-economie geen onderscheidende factor is in de klas. Maar Ransbotham, die de gastheer was “Ik, mezelf en AI” podcast van de MIT Sloan Management Review, zorgen over ‘uiteenlopende technologiebelangen’.
“Hoe dieper iemand tools en technologie begrijpt, hoe meer hij van die tools kan profiteren”, legde hij uit. “Een vluchtig gebruik van een tool zal vluchtige resultaten opleveren, en een dieper gebruik zal diepere resultaten opleveren.”
Het probleem? “Het is een race naar middelmatigheid. Als je middelmatigheid wilt, dan is het heel snel om middelmatigheid te bereiken.”
Hij legt uit: “Het motto van Boston College is ‘Ever to Excel.’ Dit is niet ‘altijd middelmatig’. En het vermogen van studenten om excellentie te bereiken kan worden belemmerd door het gemak waarmee ze middelmatige cijfers halen.”
Dat is een van de onderwerpen in de speciale aflevering van de GeekWire Podcast, een samenwerking tussen Me, Myself en AI. Sam en ik vergelijken aantekeningen van onze podcasts en delen onze observaties over opkomende trends en de langetermijnimplicaties van AI. Dit is een tweedelige serie op onze podcast – je kunt de rest van ons gesprek vinden op Me, Myself en AI-feeds.
Lees verder om van deze aflevering te leren.
AI heeft meetproblemen: Sam, die ruim tien jaar geleden uitgebreid onderzoek deed naar Wikipedia, zag parallellen met vandaag. Vóór Wikipedia was Encyclopedia Britannica een bedrijf met werknemers die boeken produceerden, voor printers betaalden en meetbare economische waarde creëerden. Toen kwam Wikipedia en de Encyclopedia Britannica bestond niet lang.
De economische waarde gaat verloren. Maar zoals hij zegt: “Zou enig rationeel persoon zeggen dat de wereld slechter af is nu we Wikipedia versus Encyclopedia Britannica hebben?”
Met andere woorden: traditionele economische maatstaven geven niet volledig de nettowaarde weer die Wikipedia voor de samenleving creëert. Hetzelfde meetprobleem ziet hij bij AI.
“De data geven een beter inzicht in wat je doet, in de documenten die je hebt, en je kunt iets betere beslissingen nemen”, zei hij. “Hoe meet je het?”
Samenvatting van de inhoud versus productie: De ‘must-have’ AI-functie van Sam gaat niet over het creëren van inhoud – het gaat over het filteren van informatie zodat deze beter in zijn 24-uursvenster past.
“We praten veel over generaties en de capaciteiten van generaties, over wat deze dingen kunnen creëren”, zei hij. “Ik merk dat ik het veel meer gebruik voor wat kan worden samengevat, wat kan worden gedestilleerd.”
Waarde vinden in AI, zelfs als het verkeerd is: Ondanks zijn zorgen over studenten die AI gebruiken om middelmatigheid te bereiken, blijft Sam optimistisch over wat mensen kunnen bereiken met AI-tools.
“Meestal vind ik dat de tools totaal verkeerd en belachelijk zijn en dat ze complete onzin zijn,” zei hij. “Maar die onzin deed me ergens aan denken – hoe verkeerd het mij ertoe bracht te denken: waarom is het verkeerd?… en hoe kan ik daar doorheen komen?”
Zoeken naar signaal in de ruis: Sam beschrijft het doel van de Me, Myself and AI-podcast als het verdrijven van polariserende verhalen over kunstmatige intelligentie.
“Er is veel hype over kunstmatige intelligentie”, zei hij. “Er is veel ontkenning over kunstmatige intelligentie. En tussen deze twee dingen zitten enkele signalen en een kern van waarheid.”
Luister hierboven naar de volledige aflevering, abonneer je op GeekWire op Apple, Spotify of waar je ook luistert, en vind de rest van ons gesprek op Mijn, mijzelf en AI-podcastfeeds.
