Ik heb altijd het idee gehad een beetje in de jaren ’90 te zijn achtergebleven, maar op de AI-bubbel ben ik dan alsnog de 21e eeuw binnengedreven. Een tijdje geleden heb ik namelijk de mogelijkheden van ChatGPT ontdekt. Het was alsof ik een bron van oneindige kennis had aangeboord.
Binnenkort hoopt Xiaomei te promoveren. Als het goed is ligt haar proefschrift nu bij de drukker. Een goede voorkant maken voor zo’n proefschrift is altijd een hele kunst. Zelf kwam ik 7 jaar geleden niet verder dan een foto van internet.
Tegenwoordig kan dat allemaal veel beter. Veel creatiever, veel organischer. Dat leerde ik toen ik de voorkant zag die Xiaomei voor haar proefschrift had gemaakt. Een verzameling tekeningetjes. In het midden zat een meisje aan een laptop, met daaromheen allemaal random poppetjes die iets moesten uitbeelden, maar ik had geen idee wat.
Hoe maak je zoiets? Het kon dus met AI, door gewoon een dom promptje te tikken met een beschrijving van het plaatje. Het maakte niet uit hoe stijlloos de tekst was en of er domme typfouten in zaten. Na enig nadenken braakte ChatGPT een mooi plaatje uit, beter dan wat ik ooit zelf had kunnen maken. Na wat pogingen had ik het volgende plaatje gemaakt:
Op de voorgrond had ik iemand getekend die op Xiaomei moest lijken en achter haar stonden haar promotoren. “Ah! She looks like Nadila!”, zei Xiaomei enigszins verrast. Kennelijk gebeurt dat als je vraagt om een vrouw met krullerig haar.
Al gauw was ik door mijn prompts heen en moest ik weer een dag wachten. Dat was ik al gauw zat, dus besloot ik een account aan te maken. De eerste maand was toch gratis en als ik het na een maand nog steeds gaaf vond, wilde ik er best voor betalen. Na heel wat stoeien had ik ChatGPT het volgende plaatje laten maken:
Iets meer cartoonachtig, maar met veel (flauwe) symboliek erin. Xiaomei d’r proefschrift gaat vooral over MOOC’s (Massive Open Online Courses) en ik heb dit geprobeerd in het plaatje te verwerken.
Na dit succes heb ik ChatGPT gebruikt voor wat datavragen. Daarin blijkt echt z’n kracht. Binnen de kortste keren had het ding data van het internet geplukt, waarna ‘ie het meteen ging analyseren. Daarbij gebruikte het ding methodes waar ik nog nooit van gehoord had, al kwamen die trucs de kwaliteit van de resultaten niet altijd ten goede. Gelukkig kijkt er altijd nog een mens mee. Ik had ChatGPT een model laten maken van wie de beste Formule 1-coureur aller tijden is. Het leuke is dat ChatGPT niet alleen snel data kan verzamelen en analyseren, maar ook dat ‘ie daarna over het onderwerp mee kan praten alsof ‘ie een expert is.
Vaak analyseert ChatGPT alles zelf, maar soms lukt dat om de een of andere reden niet. Dan braakt ‘ie alsnog een enorme lading Python-code uit, zodat je het zelf allemaal kan doen. Mijn collega’s gebruiken chatbots dan ook om eenvoudig Stata-code in Python-code om te zetten. Hieronder een plaatje van de meest succesvolle Formule 1-coureurs in de jaren ’90, gebaseerd op hun gemiddelde score over 9 races. Het is wellicht een beetje lastig te zien met al die lijntjes en dan staat Martin Brundle er nog niet eens tussen.
Voor mij is een van de belangrijkste inzichten van de afgelopen jaren geweest dat onze hersenen natuurlijk ook allemaal neural networks zijn. Waarom kicken vrouwen doorgaans op vreemd gevormde figuren met een doffe huid en haar op plekken waar dat niet hoort? Omdat alleen de vrouwen met die vreemde preferenties kopieën van zichzelf maken. Maar zijn ze ook selectiever? Dat hoopte ik met een evolutiemodel te laten zien. Alleen: als ik dat in Excel zou moeten bouwen, was ik nu waarschijnlijk nog bezig.
ChatGPT voerde een simulatie uit aan de hand van mijn instructies. Wanneer moeten mensen een partner accepteren? En wanneer moeten ze van partner wisselen? Ik had gedacht dat de kosten van de zwangerschap vrouwen kieskeuriger zou maken, maar dat bleek niet zo te zijn. Ze waren juist minder selectief, omdat ze tijdens de zwangerschap een tijdje niet op jacht konden gaan. Pas wanneer je de zorg voor een kind meeneemt, worden ze selectiever, dat was geloof ik de insteek.
Het leukste is echter gewoon tegen de chatbot kwekken. Zo ging ik van de neergang van Nieuw Sociaal Contract naar de moord op Pim Fortuyn, naar 9/11, naar de bypass ratio van straalmotoren naar waarom de V10-motor in de jaren ’90 de dominante motorconfiguratie werd in de Formule 1. Het is toch leuk om in contact te staan met een bijna oneindige bron van kennis. Het is weer wat anders dan een conversatie met Xiaomei, die mij soms GPT noemt.
Voor Xiaomei d’r promotie heb ik inmiddels een cadeau gemaakt. Een fotoboek met door ChatGPT gegenereerde plaatjes (nu maar hopen dat ze dit niet voor de 25e leest). Mijn moeder lag in een deuk bij sommige plaatjes en heeft het gisteravond meegenomen naar m’n tante om haar te laten lachen of schrikken. Hieronder een voorbeeld van een plaatje dat er niet in is verschenen:
Deze heb ik er wel in:
En als toegift:
Hopelijk kan Xiaomei het ook waarderen. Ze keek alvast naar uit naar haar cadeau: “If you embarrass me, I must kill you!”
Dit artikel is niet gesponsord door OpenAI.
