Als we naar het nieuws kijken, lijkt het soms alsof we in een aflevering van de Twilight Zone zijn beland waarin dingen die in het verleden niet mogelijk – of in ieder geval niet makkelijk – waren, relatief simpel lijken met moderne AI.
Wanneer AI op verantwoorde wijze wordt gebruikt, kan het helpen geweldige dingen te doen. Enkele voorbeelden:
- "Digital Twin"-technologieën die hyperrealistische simulaties en modellering van levensechte scenario’s maken voor een veiligere productie van vliegtuigen
- AI-voorspellingen voor het voorkomen van moedersterfte
- Informatiedeling bevorderen door handgeschreven archiefmateriaal te digitaliseren
- Demonstraties van ondergrondwetenschap (ondergrondse kritieke infrastructuur) met AI om te helpen bij beleidsvorming
- Hulp van AI bij het ontdekken van efficiëntere materialen voor batterijen in groene wetenschap
AI zonder verantwoorde grenzen kan leiden tot problemen die beter vermeden kunnen worden, zoals sommige nieuwsberichten en onderzoeken hebben aangetoond. Met de juiste grenzen, regels en uitgangspunten kan AI leiden tot sneller en efficiënter onderzoek en doorbraken op het gebied van innovatie. Ook kunnen ze beschermen tegen het gebruik van AI door kwaadwillende actoren, waarvoor onderzoekers van George Washington University hebben aangegeven.
Een deel van de moeilijkheid bij het invoeren en naleven van verantwoorde AI-praktijken is dat AI als begrip dubbelzinnig is; het heeft geen gestandaardiseerde definitie. Is AI machinaal leren? Wordt een poging tot samenvoegen en ontdubbelen als AI beschouwd? Is AI een eenvoudig script? Het is moeilijk om te bepalen wat verantwoord is voor AI als er zoveel manieren zijn om AI te definiëren.
In artikel 3.1 van de EU AI Act wordt AI als volgt gedefinieerd:
“a machine-based system that is designed to operate with varying levels of autonomy and that may exhibit adaptiveness after deployment, and that, for explicit or implicit objectives, infers, from the input it receives, how to generate outputs such as predictions, content, recommendations, or decisions that can influence physical or virtual environments (2024).”
UNESCO definieert AI als volgt:
“technology that automatically generates content in response to prompts written in natural-language conversational interfaces. Rather than simply curating existing webpages, by drawing on existing content, GenAI actually produces new content. The content can appear in formats that comprise all symbolic representations of human thinking: texts written in natural language, images (including photographs, digital paintings and cartoons), videos, music and software code. GenAI is trained using data collected from webpages, social media conversations and other online media. It generates its content by statistically analysing the distributions of words, pixels or other elements in the data that it has ingested and identifying and repeating common patterns (for example, which words typically follow which other words) (2023, p.8).“
De United States Congressional Research Service definieert AI als volgt:
“computerized systems that work and react in ways commonly thought to require intelligence…[and] refers to machine learning (ML) models developed through training on large volumes of data in order to generate content (2023).”
Naast deze drie zijn er nog veel meer definities van AI, en veel daarvan zijn geschreven vóór de Large Language Models (LLM's) die we vandaag de dag het meest gebruikt zien worden. De meeste definities zijn het er in ieder geval over eens dat AI een model zonder toezicht is, dat getraind is door grote hoeveelheden – meestal open – webdata, en dat wordt gebruikt voor het genereren van tekst en afbeeldingen op basis van statistische voorspellingen aan de hand van de geleerde gegevens.
AI is het nieuwe hypewoord; veel producten beweren nu dat ze AI gebruiken terwijl dat misschien niet zo is. Het incorrect labelen van wat wel en geen AI is, maakt het moeilijker om ethische en verantwoorde AI af te dwingen. Het maakt het ook lastiger voor consumenten om te herkennen wat AI is (of gegenereerd door AI), en voorzorgsmaatregelen te nemen bij het gebruik ervan. Hierdoor, en door nieuwe regelgeving zoals de EU AI Act, is het nog belangrijker om correct te identificeren wat AI gebruikt of door AI is gegenereerd. Een standaarddefinitie is nodig om bedrijven en gebruikers te helpen AI te identificeren en er verantwoord mee om te gaan.
Om ervoor te zorgen dat EBSCO kan identificeren en labelen welke productfuncties gebruik maken van of gegenereerd worden door AI, en om ervoor te zorgen dat we dat op de juiste manier communiceren naar onze gebruikers, hebben we op basis van de eerdergenoemde gezaghebbende bronnen de volgende definitie van AI bij EBSCO opgesteld:
“a general term for machine learning processes where the model learns from a vast amount of unstructured and untagged information, usually from the open web, where it learns linguistic properties, such as the way to construct sentences, how people talk about certain topics, and how to contextualize what those words mean when entered together, all to predict how to respond to users’ needs entered as a query or prompt to the model.”
De komende tijd informeren we u graag over de zes AI-principes die EBSCO hanteert, waar we AI gebruiken, en hoe we verantwoord onderzoek door middel van verantwoorde AI ondersteunen.
- Kwaliteit: Gerenommeerde data en bronnen worden gebruikt om AI te baseren op waarheidsbronnen, en er vindt strikte evaluatie plaats door bibliothecarissen en onderwerpdeskundigen.
- Transparantie: Duidelijke labeling en uitlegbare AI-functies ondersteunen weloverwogen besluitvorming.
- Informatievaardigheid: Samenwerking met bibliothecarissen om gebruikers te begeleiden bij verantwoord AI-gebruik, inclusief het beoordelen van AI-outputs en het begrijpen van aanvaardbare AI-praktijken in onderzoek
- Gelijkheid: Diverse, strikt geëvalueerde en ethisch verkregen data liggen ten grondslag en zorgen voor gelijke toegang tot content, ongeacht onderzoekservaring, taal of expertise.
- Waarde voor de eindgebruiker: De gebruiker staat centraal. De AI-functies worden grondig getest door gebruikers om ervoor te zorgen dat ze effectief zijn en het onderzoeksproces op verantwoorde wijze ondersteunen.
- Data-integriteit: EBSCO zorgt ervoor dat haar AI-functies voldoen aan beleid en regelgeving op het gebied van data, waarbij privacy, auteursrecht en gebruikersgegevens worden beschermd.
Abonneert u zich nu gratis op onze blogupdates zodat u geen enkel aankomend artikel mist!