AI en levenslang leren: interview met EdTech ondernemer Donald Clark

 Tamsin Rose: waarom is AI plots zo’n hot topic, vooral op het vlak van onderwijs en leren?

Donald Clark: Het hangt er maar vanaf wat je ‘plots’ noemt, want bijna alles wat we online doen, heeft te maken met AI, en dat eigenlijk al de voorbije 20 jaar. Wie gebruikt er niet Google, of Google Scholar of sociale media? Google is puur AI, Google Scholar ook. Facebook, Twitter, Instagram, TikTok… allemaal AI. Netflix? AI. Koop je iets bij Amazon? AI… Dus we leven al heel lang in een wolk van AI zonder het misschien te beseffen. Dat is omdat ‘de hand’ van AI achter de schermen onzichtbaar blijft. Maar om terug te komen op je vraag: waarom nu precies? Volgens mij komt dat omdat er op dit ogenblik drie dingen samenkomen. Het eerste heeft te maken met een grote vooruitgang in de techniek van AI. Ga maar eens naar Google en bekijk GPT3, een AI taalmodel dat coherente teksten kan schrijven, door telkens het volgende woord te voorspellen. Dat is een verbazende sprong in natuurlijke taalverwerking. Het tweede is een grote groei in het volume aan beschikbare data. AI is een beetje zoals een raket: het heeft brandstof nodig. En die brandstof is data. Op het internet is er echt een tsunami aan data. In de EU heb je 500 miljoen mensen, en de meeste daarvan zijn online actief. Dus je hebt daar het voordeel van gigantische datasets, en dat is relatief nieuw. Het derde punt is de technologie zelf. Ik heb bijvoorbeeld een pixeltelefoon met verschillende AI-chips in de smartphone zelf. We hebben laptops, tablets en desk tops die krachtig genoeg zijn om het werk te doen dat nodig is voor AI, wat sowieso meestal cloud based is. Deze drie dingen die ik noemde, zijn nu als het ware samengekomen in één punt. Er is nog een ander heel belangrijk punt hier, namelijk dat de top 8 van de 10 hoogst genoteerde bedrijven AI-bedrijven zijn. AI is dé technologie van onze tijd. We leven in een tijdperk van algoritmes en AI, en dat gaat niet veranderen of verdwijnen. Dat gaat integendeel zo sterk worden, dat weerstand ertegen bijna nutteloos is, want het gaat gewoon gebeuren.

Ik beweer dus dat al deze dingen gebeuren dankzij AI, maar er is iets heel grappig hier: ‘leren’ is het enige dat niet ondersteund wordt door AI, en dat is heel bizar! Want het is net op dit vlak dat er zo veel voordeel uit te halen is, bijvoorbeeld door leren mogelijk te maken op maat van de persoon die iets wil leren. Dus hopelijk kan ik mensen uit het onderwijs en de volwasseneneducatie ervan overtuigen dat AI de te volgen weg is. Het is zelfs onvermijdelijk de te volgen weg, en ik denk dat we hierin zelfs moeten versnellen. Want Covid leerde ons dat we – bijvoorbeeld binnen het Erasmus-programma – niet zomaar overal naartoe zullen kunnen blijven vliegen. Dat gaat niet meer gebeuren. Dus vooral ‘blended leren’ zal een hoge vlucht (moeten) nemen want we kunnen ons niet permitteren de slimste technologie op onze planeet te negeren. We zullen moeten zorgen voor een ‘slim’ leeraanbod als we willen dat mensen slimmer of vaardiger worden. We kunnen het niet maken om bij het oude te blijven en bijvoorbeeld gewoon enkele videootjes te blijven aanbieden met daarbij wat multiple choice vragen. Die tijd is voorbij! God zij dank, zou ik zeggen. Ik hoop dat dit een antwoord is op je vraag waarom er nu zoveel te doen is om AI?

Zeker, maar daaruit vloeit dan meteen een andere vraag. Je zei dat heel veel dingen kunnen gebeuren door AI, bv. Google enzovoort. En je zei dat AI ook ingezet kan worden om een leerproces beter af te stemmen op de persoon die iets wil bijleren. Maar kan je ons nog eens herinneren aan wat AI nu precies is? Gaat het vooral over cijfers kraken, of een slimme manier van data verwerken?… Wat is het precies?

Donald Clark: Goede vraag. Om te beginnen: AI is niet één ding, maar heel veel dingen tegelijk. Er gebeuren heel veel activiteiten tegelijk. Je hebt AI in rapporteren, je hebt natuurlijke spraakverwerking waar in feite nu de echte brandstof vandaan komt in de wereld van het leren. Ook het herkennen van objecten is AI, enzovoort. Maar ik moet ook voor enkele dingen waarschuwen. Als we het hebben over AI en leren, moeten we twee dingen in het achterhoofd houden om enkele mythes de wereld uit te helpen. Het eerste is dat AI ‘competence without comprehension’ is. AI ‘weet’ of ‘begrijpt’ niets! Het is geen menselijk brein! Het grote gevaar – en ik zie dit vaak – vooral als we het hebben over AI en bijvoorbeeld ‘bias’ (bv. gekleurde data, modellen die discriminatie in de hand werken). Iedereen, elke man en vrouw, hun hond en hun oom lijkt nu wel een zogenaamde AI en ethiek-expert. Het gevaar is dat we AI gaan ‘antropomorfiseren’, met andere woorden dat we ‘iets’ menselijke eigenschappen gaan toedichten zoals bv. intelligentie of een geweten. Maar AI is gewoon pure wiskunde en software. Het is niets meer dan dat eigenlijk. Dus het is ‘competence without comprehension’.

Voor iedereen in de wereld van onderwijs en leren is het belangrijk om te weten dat AI eigenlijk een soort ‘idiot savant’ is. Het is dus héél erg slim in een heel klein precies afgebakend domein, maar heel dom in het algemeen. Dus AI zal nooit een leerkracht of lesgever kunnen vervangen. Want leraren zijn generalisten. Vorig jaar zag ik bijvoorbeeld robotjes binnenkomen op conferenties die over leren gingen.  Het idee van deze ‘robot-leraar’ is zo dom! Alsof we Google in een robot zouden moeten stoppen om Google te kunnen gebruiken… Het is hetzelfde als zeggen: “we hebben een robot nodig en een zelfrijdende auto”. Neen, je hebt de robot niet nodig! De zelfrijdende auto is de entiteit. Dus we moeten af van het idee van ‘robot-leraren’. Ik bedoel: AI zal je verslaan bij het schaken, bij poker en natuurlijke taalverwerking en nog veel andere dingen. Maar het weet niet eens van zijn eigen bestaan af. Er is geen bewustzijn. Dit alleen maar om een paar misverstanden de wereld uit te helpen. AI is alleen software en alleen wiskunde.

Je zegt dat AI alleen in een heel nauw domein slim is, en het mooie aan het menselijk brein is dat het verbanden kan leggen en dat leraren een heel breed blikveld hebben. Kan je ons een aantal voorbeelden geven van hoe AI kan worden ingezet in het leerproces? Je zegt dat we geen robot-leraren gaan krijgen, en dat we door de flexibiliteit van ons menselijk brein heel veel verschillende domeinen kunnen bevatten, waardoor het ook zo speciaal is. Maar vertel ons eens hoe AI op dit ogenblik wordt ingezet bij het leren.

Donald Clark: Nu komen we tot de grond van de zaak en kunnen we praktisch worden. Hoe kunnen we AI gebruiken in onderwijs en leren? Ik zal enkele voorbeelden nemen die relevant zijn voor de volwasseneneducatie, dus bij alles wat te maken heeft met volwassenen die willen (bij)leren.

Eerst en vooral kan AI ingezet worden in heel het leertraject op verschillende manieren. Dat begint met mensen warm te maken om te gaan (bij)leren, hen ondersteunen in hun keuze, tot leerinhouden maken voor online leren en het evaluatieproces.

Laat me je enkele voorbeelden geven en laat ons eens kijken naar de wereld van blended learning. En dan heb ik het niet over blended teaching, want dat is iets helemaal anders. Blended learning gaat niet zomaar over enkele onderwijsmethoden opdissen, een beetje online en een beetje in het klaslokaal. Ik geef je een voorbeeld, en dit is een Europees voorbeeld van TUI, de grootste reisorganisatie in Europa. Daar deden we vorig jaar een heel groot trainingsproject voor hun nieuwe personeelsleden en anderen in de organisatie. De leerinhouden die we daarvoor aanboden waren gemaakt door middel van AI. Met andere woorden: we kunnen, letterlijk, online leerinhouden maken.

Je moet weten dat online leerinhouden maken, heel duur en moeilijk om te maken zijn. Maar nu hebben we de tools die gebruik maken van AI om de leerinhouden te maken of samen te stellen.  Dat gebeurt door naar het internet te gaan en daar naar geschikte leerinhouden te zoeken die je als leraar nodig hebt voor je online cursus, of het gebeurt automatisch in de cursus zelf.

AI kan ook gebruikt worden om mensen die iets willen leren te motiveren. In beroepsopleidingen in de EU, bijvoorbeeld Scandinavië en in de US, gebruikt men chatboxes om mensen te werven voor cursussen. Werving van cursisten is nog altijd een groot probleem in de volwasseneneducatie. Maar eens ze dan toch voor een opleiding gekozen hebben, is het ook moeilijk om mensen gemotiveerd te houden en ook daar kan AI heel veel betekenen. Er is daar een heel mooi voorbeeld en dat is Duolingo, een app om een taal te leren. Duolingo heeft meer dan 180 miljoen gebruikers en een marktwaarde van 1,5 biljoen. Laat dat maar even bezinken. Er is geen enkele opleidingsinstelling in Europa te vinden die deze cijfers kan voorleggen. Dit soort van ‘adaptief leren’ (leren aangepast aan de persoon die iets leert) of gepersonaliseerd leren zomaar negeren, zou een grote vergissing zijn.

Om terug te komen op het voorbeeld van TUI. Wij maakten 50 à 60 uren opleiding, letterlijk in enkele weken tijd. Dat zou normaal 6 maanden geduurd hebben om dat op de traditionele manier te doen. Daarmee konden we de productiekost reduceren tot 10% van de normale kostprijs. Om maar te zeggen dat we nu de mogelijkheid hebben om echt heel goede leerinhouden te maken die bovendien nog eens betere leerresultaten opleveren. En wanneer ik zeg ‘andere leerinhouden’ bedoel ik bijvoorbeeld dat een student zijn antwoord gewoon kan intypen. Vergeet die multiple choice vragen maar. Je kan een korte vraag stellen, zoals een leraar, en daar kan een student een kort antwoord op geven, ofwel geschreven ofwel gesproken. De AI achter het systeem zal het antwoord interpreteren. Dat is een grote sprong voorwaarts en dat is alleen mogelijk geworden door AI.

Er is nog een geweldig voorbeeld dat te maken heeft met ondersteuning van studenten. Het is een voorbeeld van drie jaar geleden. In Georgia Tech (Georgia Institute of Technology) waren er 350 studenten. Ze hadden negen assistenten om de lesgevers te ondersteunen. Er werd er één vervangen door een AI-bot en niemand van de studenten merkte dit zelfs nog maar op! Nog straffer: ze nomineerden de AI-bot om de prijs van beste leraar in ontvangst te nemen. Hoe gek is dat? Dat kwam voornamelijk omdat de AI-bot heel snel met antwoorden kwam. Als een student bijvoorbeeld vroeg: “welke programmeertaal moet ik gebruiken voor deze taal?” Dan kwam het systeem onmiddellijk met een antwoord. Als deze studenten eerst een e-mail hadden moeten sturen naar hun docent, hoe lang denk je dat het zou geduurd hebben voor ze een antwoord kregen? Ik denk dat we dit allemaal al wel eens meegemaakt hebben? Het zal zeker niet maar enkele minuutjes geduurd hebben. Wellicht uren, zelfs dagen… Er moest in de AI-bot zelfs een soort vertraging ingebouwd worden, want anders leek het niet meer natuurlijk. Het antwoord kwam immers sneller dan een normaal mens kan typen… (lacht)

Dus op het vlak van motiveren, ondersteunen, feedback geven en – heel belangrijk – adaptief leren… zijn er al heel wat mooie voorbeelden, nu vaak alleen nog maar in China of de US. Maar dit zal er zeker ook in Europa komen, vooral ook het personaliseren van leren.

Stel je voor dat ik aan het rijden was van Brussel naar Gent bijvoorbeeld, maar ik neem een verkeerde afslag. Mijn GPS zal me dan wel weer op de goede weg zetten, soms ook door gebruik van AI. Dat is vergelijkbaar met wat er bij adaptief leren gebeurt.  We weten dat dat basisvaardigheden in rekenen en taal heel belangrijk zijn in de volwasseneneducatie. Als je dan bijvoorbeeld in een basiscursus voor rekenen zit en als je een fout maakt, zal het AI-systeem je terug op de goede weg brengen. Elke student kan dan door de cursus gaan op zijn eigen manier en tempo, aangepast aan zijn of haar behoeften. Dit is cruciaal in de volwasseneneducatie.

Ik werkte 9 jaar in de basiseducatie, dus ik was veel bezig met (laag)geletterdheid en gecijferdheid in de UK. En dat was het grote pijnpunt: ervoor zorgen dat mensen de basisvaardigheden hadden, zodat ze verder konden naar het volgende niveau. Dus dat adaptief leren is heel belangrijk. En dan is er natuurlijk ook nog het evalueren, maar online evalueren is eigenlijk al heel gewoon geworden in deze Covid19-pandemie. Dus, alle onderdelen van een leertraject kunnen ondersteund of aangedreven worden door AI.

Ik heb het gevoel dat we twee tegenstrijdige boodschappen krijgen. Aan de ene kant zeg je dat er geen robotten in het klaslokaal zullen komen. Maar als je dan spreekt over die AI-chatbot, zeg je dat die zelfs beter presteert dan een leerkracht?… De studenten zijn zo blij met de snelheid waarmee ze antwoorden krijgen, dat ze die bot zelfs een prijs zouden willen geven… Dus vraag ik me af of er dan nog wel ruimte blijft voor lesgevers? Eerst kregen ze hulp van AI. Maar nu blijkt dat het ook al leerinhouden zelf kan maken of verzamelen? Dus aan de ene kant vind ik het klinken alsof AI het enige antwoord is dat we hebben om tegemoet te komen aan de leerbehoeften en leernoden van zoveel mensen. Maar aan de andere kant ben ik bezorgd over het menselijke aandeel in dat leerproces. Misschien is het nu nog niet zover, maar wie weet wanneer – over 10 of 20 jaar misschien – zal dat mogelijk verdwijnen?

Donald Clark: Wie weet?… We kunnen van niets meer zeker zijn… Ik heb zelf al 25 jaar niet meer in een klaslokaal gezeten. Dat wil niet zeggen dat ik niets meer geleerd heb. Integendeel, ik zou zelfs zeggen dat ik heel veel bijgeleerd heb. Maar ik heb al 25 jaar geen ‘lesgever’ meer gezien. We weten ook dat ‘lesgeven’ niet echt een noodzakelijk is om te leren. Voor veel taken is het dat vandaag nog wel. Maar laten we realistisch blijven… Laat me een voorbeeld geven: mijn twee kinderen gingen naar de dorpsschool en moesten elke morgen 20 minuten ‘wachten’ terwijl de leerkracht de afwezigheden opnam. In China gebeurt dat in veel scholen met ‘gezichtsherkenning’. Dat duurt een fractie van een seconde. Dat betekent 20 minuten extra elke morgen voor de leerkracht om echt met leren bezig te zijn en persoonlijke ondersteuning te geven aan de leerlingen. Twintig minuten elke dag, en dat een heel jaar lang? Dat is een enorme tijdswinst… En dat allemaal door één simpele AI-tool in te zetten.

Maar toch… in de EU verbieden we gezichtsherkenning nu. Dat vind ik zo bizar. We gooien het kind weg met het badwater, en soms ook gewoon heel het bad. Maar we moeten gaan kijken waar AI het leren en het lesgeven kan ondersteunen op dit ogenblik. Daar heb je gelijk in.

Je hebt de doos van Pandora geopend door het te hebben over AI en ethiek. Je zegt dat er op sommige plaatsen in de wereld veel minder schroom is om AI in te zetten. Wij maken ons zorgen over privacy en over bias. Men zegt bijvoorbeeld dat de meerderheid van de programmeurs jonge blanke mannen zijn. Of dat een andere huidskleur dan blank bij gezichtsherkenning niet wordt herkend, enzovoort. Maar jij maakt je daar minder zorgen over? Hoe denk jij dan over AI en ethiek?

Donald Clark: Ik denk dat veel mensen daarin overdrijven als we het over leren en AI hebben. In andere domeinen, bijvoorbeeld criminologie, moet je natuurlijk wel heel voorzichtig zijn. Maar laat het ons geval per geval bekijken, want je haalt daar wel enkele verschillende dingen aan. Het laatste, over die jonge blanke mannelijke programmeurs, is de gemakkelijkste… Ik heb honderden programmeurs aangenomen. Als je een staal zou nemen van al deze AI-programmeurs dan zouden daar maar weinig jonge blanke mannen inzitten. Ik was in de universiteit van Stanford vorig jaar en daar struikelde je over de Chinese en Indische en Aziatische studenten… Echt waar, deze sector is de meeste multiraciale sector waarin ik ooit gewerkt heb. Het is echt heel uitzonderlijk dat je in een team van programmeurs niet iemand van India of China vindt. Dus dat idee van die blanke programmeurs is weer een voorbeeld van een probleem zoeken waar er geen is.

Nog verder over die kwestie van rassen. De CEO van Microsoft en die van Google zijn beiden geboren in India. Ze zijn naar school gegaan in India… Het zijn gewoon Indiërs. Alle Chinese AI-bedrijven worden geleid door Chinezen. In Europa zijn we hierdoor een beetje geobsedeerd, maar elders in de wereld valt dat nogal mee.

Als we het dan hebben over gender. Dat is iets anders, want er is een ratio van 1 op 5, 6 of 7 bij de mensen die echt de code schrijven.  Maar tegenwoordig wordt die balans terug in evenwicht gebracht door mensen uit het project management en andere mensen in het team die de balans terug in evenwicht brengen. Het interessante als we het over gender hebben, is dat één van de redenen waarom minder vrouwen kiezen voor AI – en ook technische vakken in het algemeen –de bias in de scholen is. Onderzoek wijst daar duidelijk op. Ouders en leerkrachten duwen meisjes vaak in andere richtingen. Het probleem ligt dus in het onderwijs waar er al vanaf jonge leeftijd een onderscheid gemaakt wordt.

Laat ons het dan over bias hebben. Er is bias bij elk individu. Iedereen is misschien wel voor een deeltje racistisch, seksistisch of wel iets anders. De Amerikaanse filosoof Daniel Dennett identificeerde 50 tot 70 biases in het brein van mensen. Om dat probleem aan te pakken, moet je naar de statistische waarschijnlijkheidsleer kijken. Dat gaat helemaal over bias uitsluiten. In AI hebben we tenminste de mogelijkheid om bias uit te sluiten, maar mensen, leerkrachten en lesgevers, doen dat niet… Iedereen heeft zijn vastgeroeste ideeën en vooroordelen. Dat is gewoon des levens… Bijvoorbeeld bij de werving van cursisten: AI wéét niet dat ik een man ben en jij een vrouw. Het weet niet dat ik van Schotland kom en blank ben. Dus ik denk dat we AI juist op een slimme manier kunnen inzetten om een aantal van de dingen die je noemde te neutraliseren.

Een andere belangrijke ethische kwestie is privacy.

Donald Clark: Privacy bij leren is niet zo’n groot probleem omdat bijvoorbeeld bij adaptief leren alles anoniem gebeurt. De persoonlijke data van de cursisten worden niet apart bekeken, alleen op een algemene manier. Alles verloopt zo anoniem dat we ons daarover geen zorgen moeten maken. We hebben trouwens ook de GDPR die ons daarvoor behoedt. Toch moeten we voorzichtig zijn omdat sommige aspecten van lokale wetgevingen en GDPR, maar ook in China en de US bijvoorbeeld, hier bijna door geobsedeerd geraakten. In een leerproces gaat het maar over beperkte gegevens. Universiteiten of instellingen voor beroepsopleidingen hebben geen grote databanken met gegevens van hun studenten. Het gaat zelfs gewoon over een soort spreadsheets met gegevens die gemakkelijk te beveiligen zijn als we het over privacy hebben.

Kan je enkele concrete tools vermelden die AI gebruiken en die gemakkelijk kunnen ingezet worden in een school of opleidingsinstituut?

Donald Clark: Om leerinhouden te maken gebruik ik bijvoorbeeld Wildfire: www.wildfirelearning.co.uk. Dat is een tool om leerinhouden mee te maken. Er is ook www.century.tech, een AI adaptief leersysteem voor scholen. Deze tools zijn in het Engels omdat ik die het beste ken. Er bestaat ook www.cogbooks.com. Dat is volgens mij het beste adaptief leersysteem in de hele wereld met een ‘intelligent tutor’. En je kan het gewoon kopen. Als je bijvoorbeeld een basiscursus statistiek wil, of een cursus in psychologie, dan kan je die daar kopen. Het wordt op dit ogenblik gebruikt in Arizona en het gaat over één-op-één cursussen over biologie, psychologie, statistiek, fysica, wiskunde, talen… Er zijn nog heel veel van deze tools, ga maar eens kijken op google.

Wat denk je dat AI ons nog zal brengen in de toekomst? Je zit al 30 jaar in deze sector. Je zei al dat er 3 factoren belangrijk zijn. Het eerste is de technologie. We hebben nu allemaal onze persoonlijke toestellen die krachtig genoeg zijn om met AI te kunnen werken. Ook de beschikbaarheid van grote hoeveelheden data is belangrijk. En er is ook een grote vooruitgang in spraakherkenning en natuurlijke spraakverwerking. Als ik je vraag om 5 tot 10 jaar in de toekomst te kijken, wat zie je daar dan?

Donald Clark: Laat ons kijken naar de middellange termijn en lange termijn. Ik denk dat binnen dit en vijf jaar de slinger helemaal omgeslagen zal zijn. Ik denk dat je dan gepersonaliseerde slimme AI-toepassingen zal zien opduiken in de wereld van leren en onderwijs. Natuurlijk heeft Covid19 hier een enorme impact gehad. Niemand gaat nog teruggaan naar het oude systeem. Daarom denk ik dat bijvoorbeeld het Erasmus-programma massaal moet op inzetten op digitaal leren. Deze manier van leren gaat niet zomaar verdwijnen. We hebben ook gezien dat sommige onderwijsinstellingen nog niet ver genoeg staan op dit vlak. Nu de klok nog terugdraaien, zou echt te gek zijn.

Ik denk dus dat het aandeel van online of blended leren, ondersteund door AI, nog zal groeien. Tegen het einde van de volgende 5 jaar denk ik dat er heel boeiende dingen gaan gebeuren, want we zitten in een ecosysteem. We hebben bijvoorbeeld Starlink, een netwerk van satellieten dat overal op onze planeet 5G internettoegang zal mogelijk maken. Er zullen geen blinde vlekken meer zijn in het systeem. Ook heel Afrika zal 5G hebben. AI heeft een goede bandbreedte nodig. En opeens zullen we die mogelijkheid hebben – en we hebben letterlijk al honderden van deze satellieten – om AI mogelijk te maken op de hele planeet. Dit bedoel ik met een ecosysteem. 5G speelt daarin een belangrijke rol.

Ik raad iedereen ook aan om eens te gaan kijken naar GTP3, wat staat voor open AI. Dat is het laatste voorbeeld. Het is een prachtig model in AI dat echt verbazende dingen mogelijk maakt voor leren. Je stelt gewoon een vraag… en het maakt je leerinhoud. Ik zal je een voorbeeld geven van wat de kracht er van is. Bijvoorbeeld je kan aan Karl Marx vragen wat hij nu precies bedoelde met bijvoorbeeld ‘dialectisch materialisme’ en je krijgt een antwoord. Het systeem beschikt over het hele corpus van Marx en Freud. Het systeem is echt heel slim. En dit is nog maar de derde cyclus van GTP. Stel je voor wat dit zal betekenen als we aan GTP10 of GTP100 zouden zitten? Dan zou dat al heel dicht in de buurt komen van een echte lesgever.

En dan moeten we het ook hebben over de hardware. Je smartphone bijvoorbeeld kan al werken met AI. De hardware is er dus. De behoefte is er ook. Covid19 heeft dit alleen versneld.

Maar laat ons dan eens kijken naar wat het zal zijn over 20 jaar, of 30 jaar, 40 jaar… Er gebeuren interessante dingen op het vlak van de interface tussen mens en machine. Als we kijken naar Neuralink, een bedrijf van Elon Musk. Op de laatste conferentie zagen we fascinerende dingen, bijvoorbeeld vezels die in het brein worden ingebracht. Een menselijk haar is 100 micron (micrometer). Die vezels zijn 5 micron. Dus er komt geen bloed aan te pas. Er zijn ongeveer 150.00 mensen die deze technieken al gebruiken om fysieke beperkingen op te lossen. Dat is dus echte wetenschap, geen science fiction. Waar Neuralink naar kijkt, is het implanteren van vezels om cognitieve problemen op te lossen, bv. ADHD, mentale problemen… Stel je voor dat we voor al deze problemen een technologische oplossing zouden kunnen vinden? En meestal komt hier AI aan te pas want er worden signalen van je brein naar (bijvoorbeeld) je smartphone gestuurd. Maar dat zou ook omgekeerd kunnen, dus dat er signalen naar je brein kunnen worden gestuurd. Al die gegevens worden dan geïnterpreteerd door AI. Stel je voor dat we daarmee depressies kunnen oplossen, of andere mentale problemen? Wat een grote vooruitgang voor de mensheid zou dat niet zijn? Hoeveel lijden zou er niet uitgeroeid worden?

Maar stel dat je die evolutie ook bij het leren zou zien?… Stel je voor dat vezels van 5 micron je leerproces kunnen optimaliseren zodat je veel sneller kan leren. Of we zouden die vezels ook kunnen implanteren. Stel dat je Frans, Engels, Duits of Russisch in een week tijd zou kunnen leren voor bijvoorbeeld 50 dollar? Zou je dan ‘neen’ zeggen? Of zwoeg je liever jaren en jaren om deze taal te leren? Het laatste is misschien wat science fiction, maar ik denk dat AI in de toekomst een hoofdrol kan spelen, en dan in de positieve zin, bij het uit de wereld helpen van veel lijden.

Als we het hebben over toegankelijkheid. We hebben bijvoorbeeld nu al tekst naar spraak, spraak naar tekst, enzovoort… Dat heeft heel grote voordelen met zich meegebracht, bijvoorbeeld voor mensen met een auditieve of visuele beperking. Dus AI speelt nu al een heel grote rol. Heel belangrijk is dat we naar de mogelijkheden van AI kijken waar we een voordeel kunnen uithalen.

En wij, als lesgevers, kunnen mee in die boot stappen en ervoor zorgen dat we AI niet overlaten aan mensen die er niet zo’n lovenswaardige dingen mee willen doen. Als we er echter de hele tijd negatief blijven tegenover staan en AI de schuld geven van allerlei slechte dingen, dan gaan we erbij verliezen, ook de kansen. Want, eerlijk, deze vooruitgang is gemaakt in de US en in China. Maar ook hier in Europa moeten we bij de pinken blijven.

Een vraag kan zijn: ‘wie houdt de programmeurs in het oog?’ Wat je vermeld hebt, is echt fantastisch. Het idee dat we veel menselijk leed zouden kunnen verhelpen, bijvoorbeeld mensen met mentale problemen. Of ziekten zoals Parkinson bijvoorbeeld waar er vooruitgang is gemaakt met deep brain stimulatie enzovoort. Maar toch zitten er ergens aan de andere kant mensen die deze dingen programmeren. Misschien moet ik mijn vraag over ethiek nog eens opnieuw en op een andere manier stellen. Het gaat over ‘wie heeft de controle?’ Wie controleert de mensen die de programma’s schrijven?

Ik denk dat dit de verkeerde vraag is. Volgende week moet ik onder het mes. En het minst van mijn zorgen is welke ‘politie’ controleert of het team van chirurgen wel genoeg mensen van verschillende rassen bevat. Ik wil expertise, ik wil de beste chirurgen. Programmeren is pure wiskunde. Het is een heel gesofisticeerde vaardigheid. Ik wil gewoon dat de beste mensen de job doen. Eigenlijk kan het mij helemaal niet schelen of dit mannen dan wel vrouwen zijn, of van welke gender dan ook.

Als we telkens deze dingen maar blijven aanhalen, en er overal politie willen bij zetten, dan geraken we nergens. Andere mensen in de wereld gaan hier ook niet luchtig over, maar ze zijn er niet zo door geobsedeerd. Er zijn honderden en honderden groepen, in universiteiten in Europa, en ook op sociale media die hier echt door geobsedeerd zijn volgens mij.

Ik zou deze mensen aanraden boeken te lezen van mensen zoals bijvoorbeeld Steven Pinker, Stuart Russell die een heel hoogstaand boek over AI schreef of Daniel Dennett, die hier meer realistisch in zijn. Zij zeggen dat AI ons de kans biedt om de rechtvaardigheid in onze wereld te verhogen en zelfs bias zal kunnen reduceren. Niet alle algoritmes dragen intrinsiek bias in zich.

Als je bijvoorbeeld een algoritme neemt om dingen te sorteren. En je sorteert willekeurige cijfers van klein naar groot, dan komt daar geen racisme of seksisme bij kijken. De idee dat in alle algoritmes racisme of seksisme verborgen zit, is echt een heel antropomorfische kijk op de wereld. Het is alleen wiskunde, alleen software. Maar we moeten het wel goed doen.

Ja, maar je moet toch ook naar het resultaat van deze algoritmes kijken, waarvan jij zegt dat het alleen maar wiskunde is? Er worden beslissingen genomen over wie in deze wereld toegang krijgt tot openbare diensten, over juridische straffen, wie recht heeft op een sociale woning, enzovoort. Het gaat dus over de gevolgen – in de echte wereld – van deze algoritmes.

De idee dat wij, mensen, dit recht hebben… De ongelijkheid in Europa is alleen maar groter geworden de voorbije jaren, de economie stagneert… Al deze problemen zijn veroorzaakt door mensen. Velen beschouwen AI als een ‘slechte god’ (lacht). We kunnen dit blijven doen, terwijl anderen het dan zullen gebruiken om er goede dingen mee te doen. Het is gevaarlijk van bias te hard te benadrukken. Als er bias is, betekent het dat de wiskunde niet goed zit, en die kunnen we corrigeren, wat niet mogelijk is met racisme of seksisme in het menselijk brein. Het is moeilijk het menselijk brein te veranderen door training bijvoorbeeld. Maar met AI hebben we de kans om er heel goede dingen mee te doen. Maar nog eens, het is echt héél Europees om helemaal geobsedeerd te zijn door bias. We kunnen stoppen met AI, of we kunnen het beknotten door wetgeving omdat we denken dat het alleen maar blanken zijn die het programmeren, alhoewel dat dit niet waar is… Maar dan zullen we onszelf in de voet schieten want er zijn zo’n goede dingen die er mee kunnen gedaan worden, vooral in het onderwijs en in het leerproces, vooral zelf in de volwasseneneducatie. Volwassenen leren nu al grotendeels op een informele manier en veel van dit leren wordt mogelijk gemaakt door AI. We gaan Google toch niet platleggen omdat het gemaakt is door mensen die we niet kennen? Hopelijk niet, want Google Scholar is zo’n fantastische tool. Youtube biedt een schat aan materialen voor volwassenen waar ze iets van kunnen leren. Dus ik vind dat we een beetje moeten minderen met telkens maar over bias te beginnen.

Om op een positieve noot te eindigen: je zei dat het moeilijk is om volwassenen aan te zetten om te leren, en dat het ook moeilijk is om ze naar een cursus te krijgen. Mensen vinden de drempel te hoog om de stap te zetten, je moet er ook heel veel tijd insteken, je moet studeren, in de weer zijn met pen en papier… Maar jij spreekt over de toekomst van AI waar je meer kan leren wat je wil op het moment dat je het nodig hebt. Je kan kleine stapjes zetten in je leerproces zodat het verteerbaar blijft. Je ziet vlugger resultaat en krijgt er ook sneller erkenning voor. Denk jij dat AI leren zo kan veranderen zodat mensen het zien als iets wat gewoon bij hun leven hoort, net zoals tanden poetsen en je kleren aan doen? Bijvoorbeeld dat mensen iets hebben van: ‘OK, nu mijn dagelijkse portie leren nog…’ Dus dat leren een vanzelfsprekend deel van ons leven wordt?…

Dat is een goede vraag die recht naar het hart van de zaak gaat. Ik ben al heel mijn volwassenen leven betrokken geweest bij de volwasseneneducatie. Als je denkt dat volwasseneneducatie gaat om mensen (terug) naar een cursus te krijgen of naar de universiteit, dan zit je ernaast. Ik ben voor een groot deel van mijn leven daarmee bezig geweest, en het is niet gelukt (lacht), en niet alleen bij mij. Ik kijk alleen al naar mezelf. Ik ben 63, ik ga niet terug op de schoolbanken zitten. Mensen leren nu vooral ‘informeel’ en daarin zijn de korte cursussen, die vooral online moeten zijn, en de microcredentials ongelooflijk belangrijk. De idee dat we rijke kinderen door heel Europa laten vliegen, is geen oplossing voor het probleem dat te weinig volwassenen levenslang blijven leren. De oplossing voor dit probleem is om zelf naar hen toe te gaan. Dus kunnen blijven leren op het werk is enorm belangrijk. Leren moet zo informeel,  zo kort mogelijk en zo toegankelijk mogelijk gemaakt worden. Het moet volgens mij gebeuren via blended learning, daar zet ik mijn geld op in. Het moet altijd een goede mix zijn tussen online en face-to-face, zeker in de volwasseneneducatie en de voortgezette beroepsopleiding. Er moet een connectie zijn tussen de realiteit op de werkvloer waar de echte mensen zijn en de teams waarin ze werken en daarnaast de lesgevers. Online leren kan hier een ongelooflijk belangrijke rol in spelen. Ik deed vorige week bijvoorbeeld mijn auto naar de garage want ik kreeg mijn elektrisch raam niet meer naar beneden. De mecanicien ging op Youtube kijken omdat hij dit specifieke model niet kende. Dat is volwasseneneducatie in zijn pure vorm, en die weg moeten we op. Natuurlijk hij vond wat hij nodig had door het model van mijn auto in te typen, en dankzij AI kreeg hij meteen de juiste video voorgeschoteld. Hij vertelde mij dat hij dit bijna altijd op deze manier doet. We weten al wat de modellen van leren zijn. Bijna de hele wereld is online. Veel mensen kijken op hun smartphone voor ze nog maar uit bed zijn gestapt. Dus dat we ook niet op deze manier leren, lijkt mij echt absurd. De idee om mensen te motiveren om dagelijks de bus of de trein te nemen om ze naar een school of een universiteit te krijgen, is echt zo iets van de twintigste eeuw! Dit is iets wat we ‘deden’ – verleden tijd. Ik denk dat we moeten kijken naar een mooie mix tussen offline en online leren. En natuurlijk kunnen we kiezen voor learning experience platforms die AI inzetten. Ook Duolingo doet het op deze manier. Als je vraagt hoe Duolingo mensen gemotiveerd houdt om verder te gaan in hun leerproces, is het systeem van de ‘meldingen’, vergelijkbaar met ‘nudging’. Mensen krijgen in die meldingen kleine duwtjes in de rug om verder te doen. Die spelen een beetje in op het schuldgevoel. Het AI-systeem scant zo’n 180 miljoen gebruikers – wat onmogelijk door een leraar kan worden gedaan – en merkt wanneer iemand niet bij de les blijft. Ze krijgen dan een boodschap: ‘Je bent al zover geraakt. Ben je zeker dat je niet verder wil gaan?’ Dat is een slimme manier van het personaliseren van leren en dat is wat veel mensen nodig hebben. Dat kan je niet doen in een klaslokaal. We willen dat er miljoenen mensen (opnieuw) aan het leren gaan en dat kan je niet realiseren zonder online te gaan. Dat is toch logisch?

Bedankt. Je hebt ons zoveel gegeven om over na te denken, uitdagingen die onze geest moeten verruimen. Wat een inspiratie heb je ons gegeven. Je hebt ons echt wakker geschud met jouw kijk op de toekomst van leren. Je hebt ons leren begrijpen dat AI geen ver-van-ons-bed-show is. Het zit al in ons dagelijks leven verweven. Ik ga ook op Youtube kijken hoe ik mijn naaimachine moet klaarmaken voor gebruik bijvoorbeeld. En dat doen mensen de hele tijd. We gaan op zoek naar de informatie die we op dat ogenblik nodig hebben. En misschien noemen we dat op dit ogenblik nog geen ‘volwasseneneducatie’, maar het is er zeker een groot onderdeel van. Als we allemaal samen al deze kleine dingen tot een geheel kunnen maken, hebben we een heel levendig leer-ecosysteem. Bedankt voor dit gesprek!

Graag gedaan. Als er nog vragen onbeantwoord zijn gebleven, mogen mensen mij altijd een e-mail sturen: donald.clark@hotmail.co.uk. En ik zal zeker antwoorden.

Jij of je chatbot?

Misschien zit er hier wel een robot, wie weet? (lacht)