Wie werkt in beleid, weet hoe belangrijk monitoren en evalueren is. Een uitdaging daarin is je eigen en andermans denkfouten herkennen en voorkomen. Dus ging ik met GenAI aan de slag met oefeningen. Aan de hand van een aantal op maat gemaakte scenario’s benoemde ik de denkfout en stelde ik vragen om deze bloot te leggen. Ik kreeg constructieve feedback, extra toelichting waar ik net niet helemaal goed zat en algemene observaties over hoe ik het had gedaan.
AI, mijn ijverige stagiair
Misschien moeten we AI meer zien als ijverige stagiair en minder als mentor die de wijsheid in pacht heeft.
Een leerzame oefening, en ook nog eens goed voor mijn ego. Zo kreeg ik terug dat mijn verdiepende vragen mijn sterkste kwaliteit zijn. Een zeldzame kwaliteit bovendien, aldus de AI. Aangezien ik toch al met bewijs en tegenbewijs bezig was, vroeg ik door. Een zeldzame kwaliteit? Volgens wie? Ben ik echt zó goed in verdiepende vragen stellen?
Helaas. Wat de AI vooral wilde meegeven, was dat mijn vragen goed toepasbaar zijn. De rest was 'vleitaal'. Een bekende valkuil van AI-modellen die getraind zijn op positieve gebruikersreacties. Sycophancy heet het, en het is niet zonder risico. Een bron die je altijd gelijk geeft, is geen bevestiging. Het is een blinde vlek.
AI-geletterdheid is een basisvaardigheid geworden
Het ongemakkelijke aan dit gevlei is dat het een gevoel van vooruitgang geeft zonder dat je daadwerkelijk vooruitgang boekt. Iets waar ambtenaren misschien wel extra gevoelig voor zijn gezien de complexiteit van het werk. Goed gebruikt, maakt AI je werk beter en efficiënter, en opent een schat aan kennis. Maar die winst is er alleen met kritische vaardigheden. Daarmee is AI-geletterdheid een basisvaardigheid geworden. Je moet de juiste vragen kunnen stellen, het werk bijsturen en valkuilen herkennen. Bronnen toetsen, doorvragen, niet stoppen bij de eerste prettige bevestiging. Alleen is dat moeilijker geworden. AI is sneller, vriendelijker, en geneigd je gelijk te geven.
Wie denkfouten probeert te overkomen, is op zoek naar het tegenovergestelde van gelijk krijgen. Daarmee werd voor mij duidelijk dat productiviteit met AI geen geschenk is dat je zomaar aanneemt. Het is een vaardigheid die je oefent, en kennis en kritische vaardigheden vraagt. Werken met AI lijkt voor mij op werken met een goede, enthousiaste stagiair. Een stagiair spreekt je niet tegen, kan een enorme hulp zijn en tegelijkertijd houd je altijd een oogje in het zeil. Misschien moeten we AI meer zien als ijverige stagiair en minder als mentor die de wijsheid in pacht heeft.
Mijn les: ik moet AI geen open vragen stellen die ruimte laten voor onterechte bevestiging. Ik vraag waar de fouten, inconsistenties en verbeteringen zitten. Net als bij een stagiair kijk ik vervolgens kritisch naar de input en feedback voordat ik het de wereld in stuur.
Of ik deze column heb voorgelegd aan AI? Natuurlijk! Maar precies dát. Ik heb het voorgelegd om feedback te vragen op zinnen die niet lopen, en om open einden en onnodige details te schrappen. Het schrijfwerk is van mij. En dat is hoe werken met AI, wat mij betreft, hoort te werken.
Plaats als eerste een reactie
U moet ingelogd zijn om een reactie te kunnen plaatsen.