Artificiële intelligentie (AI) is niet meer weg te denken uit onze samenleving. Pakweg een jaar geleden hoorde ik nog heel wat scepticisme over de kwaliteit van de output van AI. Maar de veranderingen gaan razendsnel. Intussen wordt steeds duidelijker dat we er allemaal baat bij hebben om AI op een goede manier te leren gebruiken. Dat bewijzen zeer succesvolle projecten, zoals het project van KBR dat AI gebruikt om boeken te catalogiseren. Het werk van jaren kan zo in een heel beperkte tijd gebeuren en ‘verborgen’ collectie wordt zo zichtbaar. Maar AI creëert ook nieuwe mogelijkheden, zoals het MuseIT-project dat interactieve ervaringen uitwerkt op maat van mensen met beperkingen. Op verschillende manieren worden collecties zo toegankelijker gemaakt.

Midden oktober mocht ik de Europese bibliotheekvereniging EBLIDA vertegenwoordigen als spreker op het congres ReAImagining Public Collections in the 21st Century in Light of Digital Development in Budapest (Hongarije). Het thema was de impact van AI op publieke collecties. Het congres werd georganiseerd door de Nationale Széchényibibliotheek, het Nationaal Archief en het Nationaal Museum van Hongarije. De lezingen gaven een zicht op verschillende Europese projecten en er was ruimte om in gesprek te gaan over uitdagingen die archieven, bibliotheken en musea ervaren omtrent digitale innovatie.

Als voorbereiding op mijn presentatie over de rol van AI in bibliotheken testte ik een Large Language Model (LLM). Ik gebruikte een simpele zoekopdracht waarop ik het antwoord wist, en merkte welke fouten Microsoft Copilot genereerde. Die werden rechtgezet toen ik erop wees. Een ander anekdotisch verhaal is dat van een universiteitsstudent die bij de herkansing voor een paper gebruikmaakte van een LLM en daardoor wel slaagde. Het is niet omdat je AI gebruikt dat iets goed is, maar de interactie tussen mens en AI zorgt voor verbeteringen. Voor ons als informatiesector is er een belangrijke rol weggelegd om iedereen in onze samenleving te ondersteunen in dat leerproces. En dat begint bij het verbeteren van onze eigen vaardigheden.

Tijdens het congres kwam de vraag: wachten we af tot systemen op punt staan, of testen we uit? Dat doet me denken aan de coronacrisis en de start van het online vergaderen. Voor velen was dat een nieuwe werkwijze, maar wie toen niet op de boot sprong, had later moeite om in de veranderde werkcontext vlot te blijven functioneren. Ook AI kan ons helpen om kwalitatief beter werk af te leveren, maar voor wie niet mee is, kan het een barrière creëren. Alles staat of valt met de menselijke capaciteiten, wij behouden de controlefunctie.

Er zijn natuurlijk ook zeer belangrijke ethische vragen te stellen rond privacy, auteursrecht en de vooringenomenheid van de data waarop een systeem getraind is. Daarbij komt dat AI een zeer vervuilende industrie is. Ook daar moeten we ons bewust van zijn en als samenleving oplossingen voor bedenken. De uitdagingen en mogelijkheden zijn immens. Mijn voorspelling: we raken er nog een hele tijd niet over uitgepraat, en dat zullen we merken in META.