Het Amerikaanse weekblad Inc. noemde haar enkele jaren geleden ‘one of 10 women to watch in tech’. Met haar eigenwijze kijk op artificiële intelligentie heeft Dr. Vivienne Ming het tot haar missie gemaakt om de technologie te gebruiken voor het verbeteren van mensenlevens. Eind september is ze een van de gastsprekers op techfestival SuperNova in Antwerpen, maar vooraf had ze al even tijd voor een gesprek met Techzine. Over AI en de mens, natuurlijk.
Ming begon haar carrière als theoretisch neurowetenschapper. “Ik bestudeerde machine learning om het menselijk brein beter te begrijpen, en bestudeerde het brein om nieuwe vormen van machine learning te bedenken.” Later zou ze zich ook verdiepen in het domein van neuroprosthetics, ofwel technologieën die rechtstreeks in verbinding staan met de hersenen om een verloren functie te herstellen of, in theorie, functies te verbeteren of nieuwe toe te voegen.
Naast wetenschapper is Ming ook serie-ondernemer en zetelt ze in verschillende raden van bestuur. Ze is mede-oprichter van denktank Socos, haar vijfde bedrijf, waar ze machine learning, cognitieve neurowetenschap en economie combineert om levensresultaten van mensen te maximaliseren in het onderwijs en op de werkplek. Lucratief is dat niet, maar dat kan haar niet deren.
“Er is altijd een beter businessplan, maar een bedrijf starten om levens te redden of levensresultaten te verbeteren is veel meer de moeite waard.”
“Ik heb mijn successen gehad. Er is altijd een beter businessplan, maar een bedrijf starten om levens te redden of levensresultaten te verbeteren is veel meer de moeite waard. Het is het beste bedrijf dat ik ooit heb opgericht, ook al kost het me alleen maar geld”, vertelt Ming enthousiast. “Ik heb alle gekke kleine projecten genomen die ik in mijn leven heb gedaan, zoals het uitvinden van de allereerste AI voor diabetes voor mijn zoon of een AI om manische episodes voor bipolaire patiënten te voorspellen, en nu mag ik een kleine generatie wetenschappers trainen om hetzelfde te doen. Ik laat ze los op de wereld.”
Ming en haar team gebruiken machine learning om inzicht te krijgen in wat er nodig is om het leven van mensen te verbeteren. Ze kijken naar de uitdagingen die de toekomst brengt, bijvoorbeeld op de arbeidsmarkt die steeds meer onder druk komt te staan door technologische innovatie. “Wanneer je aan dat soort projecten werkt, besef je dat de meeste beleidsaanbevelingen simpelweg verkeerd zijn. Het Witte Huis, de Europese Commissie, de Verenigde Naties en de Wereldbank hebben allemaal rapporten over de toekomst van werk. Ik respecteer hun inzichten, want ze bekijken de problemen vanop macroniveau, maar ze zijn allemaal verkeerd.”
Mens centraal
Wat Ming het meest voor de borst stoot, is dat geen enkel van deze rapporten op een betekenisvolle manier over mensen spreekt. Ze worden behandeld als kneedbare onderdelen van een groter geheel, die eenvoudig in eender welke rol kunnen worden geduwd. “Als technologie jobs in de landbouw doet verdwijnen, leiden we ze wel op tot programmeurs. De oplossing die in al deze rapporten wordt aangereikt, is het omscholen van mensen om andere jobs uit te voeren, maar onderzoek toont aan dat dit niet werkt”, verduidelijkt de neurowetenschapper.
Bij een van haar vorige bedrijven, Gild, maakte Ming gebruik van artificiële intelligentie om uit een database van miljoenen mensen de beste software-ontwikkelaars te selecteren. Wat bleek was dat of je al dan niet kan programmeren geen belangrijke predictor was in het model. “Het blijkt dat het niet de tools in je gereedschapskist zijn die de doorslag geven, maar wie jij bent als vakman. Het gaat over je algemene cognitieve zelf, je sociale vaardigheden, je emotionele intelligentie, je creativiteit en motivatie”, legt Ming uit. “Als je een geweldige programmeur wilt, zoek dan iemand die het voor zichzelf doet. Iemand die programmeert omdat dat de manier is waarop hij of zij zichzelf uitdrukt in de wereld.”
“Het simpelweg omscholen van mensen om andere jobs uit te voeren, werkt niet.”
Iedereen kan leren programmeren. Je kan een mijnwerker omscholen tot programmeur, maar dat wil nog niet zeggen dat hij automatisch aan een job raakt. De beste programmeurs zijn degenen die programmeren omdat ze een doel hebben, een sterke betrokkenheid bij iets dat groter is dan zijzelf, aldus Ming. “Ze gebruiken toevallig de tools, het programmeren, om dat te bereiken. Die mensen zijn de beste programmeurs. Maar ze zijn evengoed ook de beste verkopers, wetenschappers, kunstenaars of ouders.”
Ming en haar collega’s stelden vast dat verschillende van die persoonlijkheidsattributen niet alleen sterke causale voorspellers zijn voor het behalen van een job en betere levensresultaten in het algemeen, maar dat ze bovendien meetbaar en veranderbaar zijn. “Iemand kan zijn gevoel van doel vergroten, een persoon kan zijn empathie en communicatievaardigheden op latere leeftijd verbeteren. Ze kunnen hun analoge redeneervermogen en laterale denkvaardigheden ontwikkelen. Kinderen kunnen hun werkgeheugen en aandacht nog steeds uitbreiden. Al die kwaliteiten zijn aanpasbaar.”
Deepskilling
Dat is precies wat Socos probeert te doen. “In plaats van reskilling of upskilling, kan je het beschouwen als deepskilling”, lacht Ming. “We willen mensen de diepe kwaliteiten geven waardoor ze kunnen leren en doen wat ze willen. Ik neem vaak wetenschappers, economen en ontwikkelaars aan die niet de gewenste vaardigheden hebben, maar wel zeer rijke persoonlijkheidsattributen en sociale vaardigheden. Ik leer ze dan achteraf wel hoe ze moeten programmeren. Ik ben ervan overtuigd dat iedereen daar in een ideale wereld toe in staat is.”
Momenteel zijn STEM-vaardigheden erg belangrijk, maar dat zal niet blijven duren. Binnen tien jaar wordt het grootste deel van de computercode geschreven door artificiële intelligentie, meent Ming. Een start-up die een app wil bouwen, neemt in de toekomst simpelweg een designer in dienst die rechtstreeks met de computer praat om de toepassing te ontwikkelen.
“We willen mensen de diepe kwaliteiten geven waardoor ze kunnen leren en doen wat ze willen.”
“Alle mensen die leerden coderen omdat hen werd verteld dat het hen een goede baan zou opleveren, maar die niet echt geven om wat ze aan het doen zijn, zullen net als de mijnwerkers en fabrieksarbeiders vrezen om hun baan te verliezen”, waarschuwt Ming. “Alleen spreek ik nu over software-ontwikkelaars, junior advocaten en jonge artsen. Zij kregen te horen dat als ze die of deze esoterische vaardigheid leerden, ze goed betaald zouden worden en dat ze de weekends vrij zouden hebben voor de dingen waar ze echt van houden. We staan op het punt om die belofte te breken. Zelfs een universitair diploma is niet de magische formule voor een positief jobresultaat als je om de verkeerde reden verder studeert.”
Ming begrijpt dat haar uitspraken bijzonder provocatief zijn, maar ze staat er 100% achter en heeft het onderzoek paraat om alles te staven. “In zekere zin, en ik ben bereid om dat eerlijk te zeggen, wil ik veranderen wie mensen zijn in een veel diepere betekenis dan ze een nieuwe vaardigheid aan te leren. Ik wil ze leren hoe ze hun eigen vaardigheden kunnen leren, omdat we niet weten hoe de wereld er over 10 of 20 jaar zal uitzien. Misschien is dat niet iets dat ik op mezelf kan bepalen, maar we moeten als samenleving enkele belangrijke beslissingen nemen.”
Augmented intelligence
Wanneer je Ming gepassioneerd over haar werk hoort praten, kan je niet anders dan mee te gaan in haar verhaal. “Artificiële intelligentie is een storm die op ons afkomt”, zegt Jonathan Berte, die eveneens op SuperNova te gast is. Ming volgt duidelijk die gedachtegang en net als Berte gelooft ze vooral in de vele voordelen, zolang we de technologie maar op de juiste manier benaderen.
“De eenvoudigste manier om [artificiële intelligentie] te framen – en het verliest veel nuance maar is meteen to the point – is een zeer eenvoudige keuze tussen het bouwen van AI’s om mensen te vervangen en het bouwen van AI’s om mensen te verbeteren”, vertelt de neurowetenschapper.
“Wat als nieuwe technologie niet alleen gemaakt is om ons leven eenvoudiger te maken, maar ook een aspect bevat om ons te verbeteren?”
Momenteel zijn we als maatschappij die eerste route aan het volgen, omdat ze nu eenmaal goedkoper is. Automatisering neemt toe in alle sectoren en kan steeds vaker ook het professioneel oordeel van de mens vervangen. Als we die weg blijven volgen, stevenen we volgens Ming evenwel af op een sombere toekomst. “We komen dan in een situatie waar misschien 1 tot 1,5 procent van het wereldwijde werkbestand een job uitvoert die economisch waardevol is. AI zal ook nieuwe jobs creëren, maar je zal dan gewoon technologie bedienen die meer waard is dan jezelf.”
Ming strijdt daarom voor een benadering van artificiële intelligentie waarin de technologie wordt gebruikt om de mens te verbeteren. Ze spreekt liever over augmented intelligence, het beste van de mens met het beste van machines combineren. “Wat als alle nieuwe technologie die we creëren niet alleen gemaakt is om ons leven eenvoudiger te maken, maar ook een aspect bevat om ons te verbeteren? Het vraagt een dramatische heroverweging van innovatie en technologie, zodat we niet in de val lopen van het bouwen van zeer domme ‘slimme systemen’ die ons leven voor ons leven. Daar ben ik bang voor.”