De chaos rond kunstmatige intelligentie overspoelt de wereld: vertrouwen is het eerste slachtoffer.

Puin. Dat is het woord dat men is gaan gebruiken om dit fenomeen te beschrijven, en het is inderdaad een passend woord.

LinkedIn-berichten die geen echte waarde bieden. Investeringsvoorstellen gebaseerd op simpele opdrachten. Verkooppraatjes die persoonlijk lijken, maar naar duizenden mensen worden gestuurd. Conferentiepresentaties die er gelikt uitzien, maar in elkaar storten zodra een fundamentele vraag wordt gesteld.

Niemand in een machtspositie lijkt dit openlijk te willen zeggen, dus bij deze: we maken het zelf.

Mensen die zich haasten om content uit te breiden met behulp van AI- tools , verspillen juist datgene wat al dit werk waardevol maakt: de logische verwachting dat wanneer iemand zijn naam ergens onder zet, dat betekent dat iemand het bedacht heeft.

Als er geen sprake is van nadenken, wordt de naam slechts een geleende vorm van geloofwaardigheid, en het publiek merkt dit verschil doorgaans op.

Denial-of-service-aanval op professionele aandacht

Bedenk wat grote hoeveelheden communicatie van lage kwaliteit met de ontvangers doen. Het is vergelijkbaar met een denial-of-service-aanval. Wanneer dit op grote schaal wordt toegepast, beperken de gevolgen zich niet tot tijdverspilling; het verstoort het communicatiekanaal voor iedereen die het op een eerlijke manier probeert te gebruiken.

Vertrouwen in je carrière is geen bijzaak; het is het mechanisme waarmee werk wordt verricht. Kunstmatige zelfgenoegzaamheid ondermijnt dit mechanisme langzaam, waardoor verwachtingen subtiel veranderen totdat de standaardhouding ten opzichte van professionele inhoud verschuift van nieuwsgierigheid naar scepsis. Dit soort slordigheid in het werk bedreigt de productiviteit.

De presentatie die niemand heeft gemaakt

Iedereen die dit jaar ook maar een beetje tijd heeft doorgebracht op een evenement, heeft dit vast wel gemerkt. Je zit in de zaal en na een half uur realiseer je je dat de spreker in werkelijkheid niets heeft meegemaakt van wat er op het scherm te zien is. Het model liet het weliswaar coherent klinken, maar coherentie is niet hetzelfde als de werkelijkheid.

Het veelzeggende teken is altijd hetzelfde: iemand stelt een vervolgvraag die dieper ingaat op het algemene kader, en het antwoord gaat verloren. Niet omdat de docent niet intelligent is, maar omdat er geen wezenlijke gedachte was om te achterhalen.

Dit is belangrijk omdat een presentatie een bewering is: ik weet hier iets van, ik heb eraan gewerkt en het is de moeite waard. Een presentatie die door AI is samengesteld zonder de onderliggende expertise is niet alleen een zwakke presentatie; het is een leugen. Het ontleent de autoriteit van een moeizaam verworven perspectief zonder dat daadwerkelijk te bezitten, en ondermijnt het vertrouwen in een tijdperk van desinformatie.

Het prototype dat geen product is.

Gedurende het grootste deel van de softwaregeschiedenis is de kloof tussen prototype en eindproduct reëel en aanzienlijk geweest. Het bouwen van een compleet product vereist ontwikkeltijd, ontwerpiteraties en infrastructuurbeslissingen – al het minder aantrekkelijke werk dat demonstratie van productie scheidt. Deze kloof heeft nuttige wrijving gecreëerd.

Kunstmatige intelligentie heeft deze kloof op zowel spannende als potentieel gevaarlijke manieren verkleind. Je kunt nu binnen enkele uren een bedrijfsinterface creëren, compleet met relevante data en naadloze navigatie. Teams kunnen de marktacceptatie testen en trends peilen voordat ze zich vastleggen op een volledige implementatie. Dit is echt waardevol.

Wat er mis is, is dat dit prototype wordt gepresenteerd alsof de lastige vragen al beantwoord zijn. Is het schaalbaar? Wat gebeurt er aan de eindpunten? Wat zijn de kosten om het te gebruiken? Dit zijn geen details die later opgelost kunnen worden. Ze vormen de kern van het product.

Een prototype dat eerlijk wordt gepresenteerd, nodigt uit tot discussie. Een prototype dat als een eindproduct wordt gepresenteerd, smoort de discussie, en de rente op deze schuld wordt betaald uit de geloofwaardigheid, wat de chaos en uitputting van kunstmatige intelligentie vergroot.

Denken versus de schijn van denken

De fundamentele keuze die we elke dag maken, vaak zonder het te beseffen, is: gebruiken we kunstmatige intelligentie om beter te denken of om juist niet te hoeven denken?

Er bestaat een vorm van AI-ondersteund werk waarbij de mens de ware auteur blijft, die diepgaand nadenkt en menselijk oordeel toepast. Daarnaast is er een andere vorm die inhoud van lage kwaliteit of "chaos" produceert, zoals prompts of prototypes die worden gepresenteerd zonder enige echte gedachte of origineel perspectief te weerspiegelen. In dit geval vindt er geen denkwerk plaats, wordt er geen mening gedeeld en wordt het publiek toegesproken zonder iets waardevols te ontvangen.

Om deze vertrouwenscrisis aan te pakken, moeten we eerlijk zijn over welke van deze twee typen we toepassen, en de discipline opbrengen om het tweede type niet langer als een strategie te beschrijven.

De negatieve gevolgen beginnen zich al af te tekenen; de respons op door AI gegenereerde ongevraagde e-mails is drastisch gedaald. Een recent rapport toonde aan dat door AI gegenereerde inactiviteit de situatie verergert. Beleggers die AI-gegenereerde aanbiedingen bekijken, reageren nu minder snel op dergelijke ongevraagde e-mails.