Bedreiging noch wondermiddel

Al in de jaren vijftig van de vorige eeuw kwamen onderzoekers en techneuten erachter dat computers dingen kunnen die voor mensen lastig zijn. De associatie met intelligentie was dan ook snel gemaakt. Veel meer dan primitieve computers die verdienstelijk bordspellen konden spelen stelde het in die eerste decennia nog niet voor, maar de naam Artificial Intelligence die eraan werd gegeven verraadt waar deze onderzoekers dachten dat het heen kon gaan.

Terwijl de informatica zich vervolgens richtte op theorie en toepassingen van deze zelflerende computers, zagen cognitief psychologen in AI waardevolle modellen van de menselijke geest en bogen filosofen zich over de vraag of computers werkelijk intelligent konden zijn. Ook de kunsten waren er relatief vroeg bij. De eerste experimenten met AI door de kunstenaar Harold Cohen vonden eind jaren zestig in de VS plaats, waarover later meer, maar ook in Nederland werd drie decennia geleden al een instituut voor ‘kunstmatige kunst’ opgericht, met als doelstelling de productie van kunst volledig te automatiseren met behulp van AI.

Het bredere publiek hoorde voor het eerst over AI toen wereldkampioen schaken Garri Kasparov in 1996 werd verslagen door het computerprogramma Deep Blue. De verbazing daarover leidde ook tot wilde speculaties over wat AI nog meer beter zou kunnen dan mensen. Wanneer je de langere geschiedenis van AI beschouwt, kun je stellen dat de hoogtijdagen van AI eigenlijk allang achter de rug waren toen ChatGPT en DALL-E in 2021 verschenen. De lancering van deze AI-taal- en beeldmodellen kwam dan ook als vanuit het niets en maakte in één klap de kracht van AI inzichtelijk, in een dagelijkse bezigheid als tekstproductie en voor iedereen met een computer. Velen zien dát dan ook als het beginpunt van ontwikkelingen rond AI. Onder de motorkap van deze toepassingen zie je echter wiskundige principes aan het werk die al in de jaren tachtig en negentig werden bedacht en ontwikkeld. Het waren dan ook geen fundamenteel nieuwe ontwikkelingen in AI die deze toepassingen mogelijk maakten, maar een exponentiële groei in rekenkracht en dataopslag. Een andere belangrijke les die uit de langere geschiedenis van AI te leren valt is dat juist de vormen van AI die ChatGPT en DALL-E mogelijk maken eigenlijk helemaal niet zo intelligent zijn als ze vaak overkomen. En dus ook een stuk minder bedreigend zijn dan veelal gedacht.

Neem de bedreiging die veelvuldig op AI wordt geprojecteerd dat de technologie het werk van kunstenaars overbodig zal maken. Natuurlijk is het onethisch dat veel AI getraind wordt op materiaal waarover geen auteursrechten worden betaald. Ook is het intimiderend dat zulke applicaties vervolgens in luttele seconden nieuw beeld kunnen genereren in een bepaalde stijl. Maar de vraag of dat beeld dan ook kunst is heeft een bijna net zo lange geschiedenis als AI zelf en werd al vaker beantwoord met een stellige ‘nee’.

Tekenen met AARON

Het meest beroemde voorbeeld van onderzoek op dit gebied is het computerprogramma AARON, het levenswerk van de Amerikaanse kunstenaar Harold Cohen waaraan hij van 1968 tot 2014 werkte en dat in de jaren zeventig en tachtig een verhit debat teweegbracht rond de vraag of computers creatief konden zijn. Hoewel AARON op basis van AI verdienstelijk kon tekenen en schilderen, hield het programma volgens Cohen het midden tussen een tool en een assistent. Volgens Cohen was de vraag of AI kunst kan maken ook helemaal niet interessant. Hij vond dat de kunsten AI zouden moeten inzetten om meer van mensen en hun creativiteit te leren begrijpen.

Niet toevallig prijkt een van de tekeningen van AARON op de omslag van het boek Situated cognition: on human knowledge and computer representations dat midden jaren negentig korte metten maakte met het idee dat computers werkelijk intelligent konden zijn. Computerwetenschapper William Clancey stelt daarin dat onderzoek naar intelligente machines zich lange tijd blind heeft gestaard op taken die mensen uitdagend vinden, zoals dammen of schaken, en die vooral een kwestie zijn van rekenkracht en opslagcapaciteit.

Waar machines het veel moeilijker mee hebben is ‘het vermogen om je weg te vinden in de wereld, om nieuwe manieren te leren om naar dingen te kijken en om activiteiten te coördineren’, aldus Clancey. De echte wereld bestaat namelijk niet uit damvelden, damschijven en een aantal regels, maar is zo informatierijk en dynamisch dat computers noch mensen alle details kunnen opslaan om gewenste uitkomsten te berekenen. In de echte wereld is het belangrijker dat je gesitueerd bent: dat je het vermogen hebt om betekenis te ontlenen aan de wereld op basis van interactie met je sociale, culturele en fysieke omgeving. Een inzicht dat sinds Clansey’s boek ook veelvuldig door kunstenaars is gevoed.

Denk daarbij aan de iconische Tickle robots van kunstenaarsduo Driessens en Verstappen. Door de manier waarop deze robots ter grootte van een mensenhand met hun zachte, puntige rupsbanden de rug van een persoon masseren, lijken ze een perfect beeld te hebben van de contouren van diens rug. Het tegenovergestelde is waar, de robots gaan simpelweg vooruit totdat een gyrosensor, die veranderingen in rotatiehoek kan waarnemen, een neerwaartse helling ontdekt en de koers verlegt. Veel natuurlijk gedrag van insecten en dieren dat we intelligent of complex vinden berust op exact zulke koppelingen van sensoren (ogen, voelsprieten, et cetera) met actuatoren (bewegende lichaamsdelen). Het project leverde hun onder meer de prestigieuze VIDA Art & Artificial Life-prijs op.

Belichaamde intelligentie

De impact van zulke praktijken op ons begrip van intelligentie wordt nog duidelijker in het werk van kunstenaar Simon Penny, die al sinds de jaren tachtig interactieve robots maakt die je confronteren met het lichaam als voorwaarde voor intelligentie. Zo is zijn kunstwerk Petit Mal uit de periode 1993-1995 een directe reactie op het idee dat intelligentie een kwestie was van rekenkracht en informatieopslag. Het werk omvatte twee fietswielen die parallel verbonden waren door een as, met midden op die as een computer en een lange, verticaal omhoogstekende balk. Op die balk waren verschillende afstands- en hittesensoren gemonteerd, waarmee de nabijheid en locatie van mensen konden worden opgemerkt. Net als bij de Tickle robots bestond het brein van Petit Mal in technische zin uit niet veel meer dan een koppeling tussen deze sensoren en de aandrijving van de fietswielen waarmee de robot bezoekers kon opzoeken. Maar omdat de robot ook continu balans moest vinden op de wielen gaf de installatie een wat ongecontroleerde indruk, waardoor toeschouwers de robot naast intelligentie ook vaak andere menselijke karakteristieken toekenden, zoals persoonlijkheid. Precies op die manier wilde Penny ter discussie stellen dat natuurlijke intelligentie mogelijk niet zo rigide en gecontroleerd is als de AI-systemen van die tijd deden geloven. Penny schreef recent het boek Making sense: cognition, computing, art, and embodiment over de belangrijke bijdragen die hij en andere kunstenaars doen aan de notie van ‘belichaamde intelligentie’.

Hoewel inmiddels vaak is aangetoond dat niet-belichaamde intelligentie relatief dom is, of in ieder geval niet creatief of artistiek intentioneel kan zijn, is het opmerkelijk dat wederom de vrees opborrelt dat AI het werk van kunstenaars overbodig kan maken. Ook hedendaagse kunstenaars die AI inzetten tonen het tegendeel. Onderzoek van Avans Hogeschool en Tilburg University naar de inzet van AI door kunstenaars laat zien dat kunstenaars AI vooral benaderen als ‘responsief materiaal’: ze sparren met AI-toepassingen of programmeren zelf om verrast te worden met andere mogelijkheden dan ze zelf bedenken.¹ Naast de toepassing van AI als materiaal om mee te werken zien zij AI vooral als een belangrijk thema om op te reflecteren, zoals kunstenaars eigenlijk altijd al AI hebben ingezet om haar ontwikkeling of betekenis te duiden.

Zij lijken zich daarbij tegenwoordig wel significant vaker te richten op de ethiek van, en de politiek achter AI-toepassingen dan op de fundamentele vragen over intelligentie en creativiteit die centraal stonden in de praktijken van pioniers als Cohen en Penny. Daarin zie je dat de artistieke urgentie de maatschappelijke behoefte aan duiding rond AI volgt. Vroeg in de geschiedenis van AI en kunst stelden kunstenaars zich vooral vragen over de betekenis van zelflerende computers, bijvoorbeeld in reactie op wetenschappers die AI als model voor menselijke intelligentie zagen. Momenteel zien we veel aandacht onder kunstenaars voor de schade en ongelijkheid die AI produceert, bijvoorbeeld door de ecologische impact van toepassingen van AI te problematiseren of door de positieve impact van het gebruik ervan te nuanceren met negatieve effecten, zoals het afstaan van gebruikersdata. Zo richt het kunstenaarsinitiatief Better images of AI van Nadia Piet samen met andere kunstenaars, ontwerpers, kennisinstellingen, ngo’s en industriepartners zich op betere, meer genuanceerde verbeelding van AI. Zij zien de oplichtende breinen en gladde humanoids die verschijnen wanneer je de term ‘Artificial Intelligence’ googlet als deel van de oorzaak dat er grote misverstanden over AI bestaan. Daarom richten ze zich op de productie van beelden van AI die aspecten van de technologie juist verhelderen en mythes ontkrachten. Ze verzamelen afbeeldingen, organiseren bijeenkomsten en geven opdrachten aan kunstenaars voor zulke ‘betere beelden’ van AI. Het gaat om collages en illustraties van digitale objecten, soms figuurlijk afgebeeld en een andere keer meer poëtisch weergegeven of vol digitale glitch. Maar er zitten ook foto’s tussen van fysieke netwerken, een soort Atomium van menselijk haar. Langzaam maar zeker wordt binnen het initiatief een publieke database opgebouwd als tegenhanger van de beelden van AI in stockfotobibliotheken waar zoekmachines zoals Google uit putten.

Zwendel

Deze praktijk past binnen de groeiende groep kunstenaars die de confrontatie aangaat met wat ons wordt wijsgemaakt over AI. De consequenties van de beeldvorming zouden namelijk wel eens schadelijker kunnen zijn dan die van de technologie zelf. Volgens linguïst Emily M. Bender en socioloog Alex Hanna is de hype rond AI zelfs niets minder dan een zwendel van de technologie-industrie om macht te verkrijgen over mensen en middelen, zo schrijven ze in hun boek The AI con: how to fight Big Tech’s hype and create the future we want (2025). Het is niet voor niets dat het onrechtmatig gebruik van het werk van kunstenaars door deze industrie wordt weggewuifd met verwijzing naar hogere publieke doelen die de ontwikkeling van AI zouden nastreven. Het is dus vooral de hype rond AI die de bedreiging vormt. En die wordt alleen maar groter door alarmerende berichten over AI, zoals dat de technologie het werk van kunstenaars overbodig gaat maken.

In de kunstpraktijk lijkt AI wederom eerder te inspireren dan kunstenaars overbodig te maken. Inspiratie die vooral weerklank vindt in de crossover tussen kunst en technologie, waar zulke artistieke reflectie kan bouwen op de praktijken, methoden en netwerken die daar decennialang zijn opgebouwd onder de noemers ArtScience, Digitale Cultuur, e-cultuur, media- en elektronische kunst. Daar wordt de aandacht voor AI aangegrepen als stimulans voor de ontwikkeling van deze relatief onbegrepen niche van de cultuursector tot dé kunstdiscipline die de cultuursector maatschappelijk relevant houdt in tijden van (ogenschijnlijk) snelle technologische verandering. Een verdienste die best breder erkend en ondersteund zou mogen worden in het culturele veld.