Skepping of nabootsing? Kunsmatige intelligensie en intelligente kuns

  • 1

Die bekendstelling van die “model” ChatGPT onder die opskrif “ChatGPT: Optimising language models for dialogue” op 30 November 2022 het ’n behoorlike opskudding veroorsaak. Die vernaamste rede hiervoor is dat die ChatGPT voorlopig gesien met ’n ongekende mate van sukses nie net inligtingsnavrae beter kan beantwoord as enige ander internetplatform nie (insluitend Google), maar veral dat dit ook met ’n ongekende mate van sukses akademiese opstelle en letterkundige skeppings kan naboots. Laasgenoemde moet onmiddellik gekwalifiseer word – as ’n mens kyk na die Afrikaanse en Engelse skryfwerk wat ChatGPT op versoek van LitNet geskryf het, lyk dit op die oog af asof ’n menslike skrywer dit kon geskryf het, hoewel die gehalte van die skryfwerk wisselend is. As dit ’n menslike skrywer was wat dit geskryf het, sou ’n mentor van die menslike skrywer dié waarskynlik aangeraai het om verder aan die skryfwerk te poleer.

Een van die grootste eietydse musikant-digters, Nick Cave, is self deur van sy bewonderaars uitgevra oor wat hulle dink van pogings deur ChatGPT om lirieke soortgelyk aan syne te skryf. In sy reaksie soos aangehaal deur The Guardian wys Cave waar die probleem met hierdie pogings van ChatGPT lê: “Writing a good song is not mimicry, or replication, or pastiche, it is the opposite.” (Let op dat hy nabootsing afkeur.) Dan verduidelik hy wat volgens sy ervaring ter sprake is in die egte skeppingsproses, en hoe dit eg menslike elemente soos weerloosheid en verlossing (redemption) betrek, wat nie deur kunsmatige intelligensie (KI) nageboots kan word nie. Na Cave se onderskeid tussen die egte en die nagebootste word hier onder teruggekeer.

Om die implikasies van KI tans in die algemeen en besonderlik die (vinnig ontwikkelende) ChatGPT te verstaan, word hier aangesluit by die werk van vier eietydse denkers wie se werk almal op die een of manier relevant tot hierdie gesprek is, naamlik René Girard (1926–2015), Jean-Pierre Dupuy (geb 1941), Bernard Stiegler (1952–2020) en Bruno Latour (1947–2022), wat hulle almal in wisselende mate met die wetenskaps- en tegniekfilosofie, mimese (nabootsing) en KI besig gehou het. Hierna sal regstreeks of met ’n omweg na hulle werk verwys word.

René Girard is bekend as die grondlegger van mimetiese teorie en vir die werk wat hy gedoen het om die rol van mimese in menslike kulturele evolusie te verstaan. Jean-Pierre Dupuy, wat onder vele meer vorige en huidige posisies tans die posisie beklee as die direkteur van die navorsingsprogram van Imitatio, ’n stigting gewy aan die disseminasie en bespreking van Girard se mimetiese teorie, is onder die vier genoemde denkers in die unieke posisie dat hy in die middel-1970’s die kognitiewe wetenskap en die mimetiese teorie gelyktydig ontdek en sedertdien saam bedink het. Om redes wat weldra hier onder uiteengesit sal word, is dit ’n wesenlike benadering tot hierdie gesprek.

Dupuy publiseer in 1994 ’n klassieke filosofiese geskiedenis van die kognitiewe wetenskap (Aux origines des sciences cognitives, Parys: La Découverte, in 2009 in Engels gepubliseer as On the origins of cognitive science. The Mechanization of the Mind, Cambridge, Massachusetts: MIT). In die boek behandel Dupuy die twee oorheersende teoretiese skole van KI. Die eerste is die skool van die ekonoom Herbert Simon en die rekenaarwetenskaplike Allan Newell, wat hulle in 1956 bekendgestel het, en wat berus op die aanname dat “thinking is computing, with this computation bearing on sentences of a ‘language of thought’ implementable in a digital computer” (hier haal ek Dupuy aan op bl 2 van ’n gepubliseerde verwerking van ’n hooflesing wat hy in Julie 2021 gelewer het tydens die jaarlikse kongres van die vernaamste Engelstalige vakvereniging gewy aan mimetiese teorie, die Colloquium on Violence & Religion, waarvan die tema daardie jaar “Desiring machines: robots, mimesis and violence in the age of AI” was). Om redes waarop ons nie hier hoef in te gaan nie, maar wat sonder twyfel die feit insluit dat menslike denke veel meer as rekenaarmatige berekening is, het die tweede oorheersende skool van KI mettertyd vanaf die 1980’s toonaangewend geword. Dit is die skool wat Dupuy beskryf as die “neural network model” waarin denke die vermoë is om danksy massiewe datastelle en masjienlering dit moontlik te maak nie net om patrone te eien nie, maar om aan die hand van hierdie patrone sekere vorme van menslike denke so goed na te boots (en selfs aan te vul) dat dit wat deur menslike intelligensie en dit wat deur kunsmatige intelligensie geskep word, nie meer sonder meer van mekaar onderskei kan word nie. Wat hierdie kwessie betref, verwys Dupuy (bl 7) na die baanbrekende werk van onder andere Alan Turing (1912–1954) en sy beroemde nabootsingspel (imitation game, 1950): “The goal was to propose an experimental apparatus to test whether a sufficiently well programmed machine is able to pass for a human being from the point of view of a human observer who interacts with it.”

Laat ons op hierdie punt van hierdie opstel dus dan hierop let: Waar die eerste skool van KI in ’n doodloopstraat beland omdat dit met ’n beperkte opvatting van menslike denke werk, gaan die tweede skaal van KI van krag tot krag omdat dit één aspek van menslike denke, naamlik die identifisering van patrone, met behulp van groeiende rekenaarvermoë en data so goed naboots dat dit in sommige gevalle menslike wetenskaplikes se werk aanvul, en in die geval van ChatGPT uitdrukkings van menslike kennis en skeppings so goed naboots dat dit soms nie onderskei kan word van kennis en skeppings deur mense self voortgebring nie. Die kwessie van nabootsing is dus wesenlik, en daar kan bygevoeg word dat die eerste skool van KI ook in ’n doodloopstraat beland omdat dit menslike intelligensie masjienmatig probeer reproduseer, terwyl die tweede skool van KI van krag tot krag gaan omdat dit eerder ’n aspek van menslike intelligensie probeer naboots.

Terug na Dupuy, wat ’n verdere belangrike element in sy artikel aan die orde stel, naamlik die kwessie van die model (ek verwys weer na die vermelde bekendstelling hier bo van ChatGPT as “model”), en van die moderne wetenskap as model. In die Girardiaanse mimetiese teorie is die model allerbelangrik, byvoorbeeld in sy verduideliking van hoe die mens ’n eie identiteit probeer ontwikkel deur die nabootsing van modelle. Dupuy wys daarop dat die moderne wetenskap self ’n eiesoortige kinkel aan die begrip van die model gee. Die saak staan so: Die Italiaanse filosoof Giambattista Vico (1668–1744) lê die grondslag hiervoor wanneer hy in sy boek Die nuwe wetenskap (1725) die basiese aanname van die moderne wetenskap so verwoord: “Verum et factum convertuntur” (“Die ware en die gemaakte is uitwisselbaar”). Volgens Dupuy beskryf Vico hiermee die grondslag van die moderne wetenskap, naamlik om ’n model te skep van daardie aspek van die werklikheid wat die betrokke wetenskap bestudeer en aan die hand van die model kennis oor daardie aspek van die werklikheid te ontwikkel. Dupuy skryf: “[A] scientific model is an imitation from the start. It bears the same type of relation to reality as a ‘reduced or toy model’ does to its object, being the most readily manipulable reproduction of it” (bl 4). Hy lig dit verder toe:

It is the copy that science admires and is fascinated with – the copy, that is, of its own creation. A model is so much purer, so much more readily mastered than the world of phenomena, that there is a risk that it may become the exclusive object of the scientist’s attention. Theories, indeed, whole disciplines, can be organized around the study of a model’s properties: Witness economics, which keeps exploring the resources of the model of general economic equilibrium bequeathed to it by Léon Walras. (4)

Bruno Latour kom tot dieselfde bevinding wanneer hy in die 2013-uitgawe (oorspronklik 2002) van Jubiler ou les tourments de la parole religieuse (Parys: Les Empêcheurs de penser en ronde, in Engels vertaal as Rejoicing: or the torments of religious speech, Cambridge, VK: Polity Press, 2013) skryf oor die verskillende wetenskappe wat “bestaan in hulle skoonheid, in hulle referensiële ontwikkeling, in hulle produksies en hulle transportasies van kaarte en modelle” (40). En daarom vra hy met verwysing na hierdie kaarte en modelle “hoeveel bemiddelings is nie nodig nie ten einde ware of valse uitsprake te maak oor die kleinste mikrobe, die verste ster, die kortstondigste interaksie tussen partikels...?” (40).

Nou, volgens Dupuy is die belangrikste model vir die tweede skool van KI die een van neurale netwerke waarvan ChatGPT deel vorm, die model wat Turing verskaf het:

The model par excellence that gave the initial impetus to cybernetics and later artificial intelligence in its first stage was the Turing machine. This particular machine was anything but a material robot. It was a mathematical ideality, which purported to simulate any mechanical process, and therefore, thanks to a giant step akin to an act of faith, was capable of simulating the functioning of the human mind. The idea, named the “Turing thesis”, was something like this: All that the human mind can accomplish and that can be described precisely, without ambiguity, in a finite number of words, can be carried out by a readily programmed computer. (7)

Hoewel hierdie woorde aanvanklik deel vorm van ’n lesing in Julie 2021, is sy opsomming van die Turing-tese ’n baie goeie beskrywing van wat die ontwikkelaars van ChatGPT met wisselende mate van sukses nastreef: “Alles wat die menslike verstand kan verwesenlik en wat presies en sonder enige dubbelsinnigheid in ’n beperkte aantal woorde beskryf kan word, kan uitgevoer word deur ’n geredelik geprogammeerde rekenaar” – met dien verstande dat die rekenaar in die geval van ChatGPT ’n versamelnaam is vir ’n netwerk van saamgestelde rekenaarvermoëns (wolkberekening, masjienlering, waarskynlik superrekenaars, ens).

Dit is dan ook hierdie aspek van ChatGPT wat die gemoedere gaande het, soos spreek uit die soort vrae wat LitNet stel in hul uitnodiging oor opstelle in hierdie KI-reeks (byvoorbeeld: “Kan ’n KI-romanskrywer die Hertzogprys ontvang?”), of die feit dat ’n groep van agt leidende Australiese universiteite dringend hulle assesseringspraktyke hersien nadat reeds gevind is studente gebruik KI om in hulle skryfwerk te kul.

Op hierdie punt van die opstel is dit raadsaam om stil te staan by ’n meer presiese beskrywing van wat dit is wat ChatGPT eintlik doen. Die beskrywing word gehaal by Bernard Stiegler, wat in sy eerste volume oor die outomatiese samelewing (2015, La société automatique: 1. L’avenir du travail, in Engels vertaal as Automatic Society, Volume 1: The future of work, Cambridge, VK: Polity Press, 2016) oor die ontwikkeling van masjienvertaling by Google skryf dat wanneer dit kom by, sê maar, die masjienvertaling van en na Mandaryns, niemand by Google wat hieraan werk, self Mandaryns praat nie. “Daar is geen teorie van Mandaryns nie, geen verstaan van Mandaryns nie. Slegs data” (bl 98 in die Franse teks). Met ander woorde, Stiegler wys met betrekking tot masjienvertaling op wat ewe waar is van ChatGPT, naamlik dat geykte patrone met behulp van massiewe saamgestelde rekenaarvermoë geïdentifiseer word wat dan met dieselfde saamgestelde rekenaarvermoë van redelik tot volledig oortuigend weergegee kan word sodat die onderskeid tussen die menslik en die kunsmatig geskepte vertaling of teks in sommige gevalle nie meer van mekaar te onderskei is nie. Van egte menslike denke is in die kunsmatige reproduksie hoegenaamd geen sprake nie.

Nou, as ons kyk na die uiters waardevolle boekstawing van eksperimente wat Izak de Vries en Lara Aucamp met ChatGPT gedoen en op 13 Desember 2022, oftewel twee weke ná die bekendstelling van ChatGPT, daaroor gepubliseer het, word die volgende duidelik (of herbevestig dit vroeëre waarnemings van die ontwikkeling van KI): Binne die bestek van soms enkele dae klink die antwoorde wat ChatGPT op dieselfde vrae verskaf, veel intelligenter. Waarom so?

Hierdie spesifieke KI-tegnologie word beter namate die gehalte van die data en bygevolg gehalte van die patrone wat dit reproduseer, verbeter danksy verhoogde menslike interaksie daarmee. Wanneer De Vries en Aucamp in daardie twee weke dieselfde vrae meer as een maal aan ChatGPT stel, en dit in dieselfde tyd wanneer soortgelyke vrae in soortgelyke interaksies wêreldwyd aan ChatPGPT gestel word, is hierdie vraagstellers inderwaarheid besig om by te dra tot die beter verwerking en aanbieding van data waarmee ChatGPT werk. ’n Soortgelyke voorbeeld hiervan is vroeg in Desember mondelings aan my meegedeel deur een van Suid-Afrika se voorste literêre vertalers, Naòmi Morgan (Universiteit van die Vrystaat), naamlik die feit dat in die ontwikkeling van masjienvertaling van die ontwikkelaars met van die wêreld se beste vertalers saamgewerk het om die gehalte van masjienvertaling te verbeter. Waarom? Want so kon die ontwikkelaars van masjienvertaling eerstehands met modelle van voortreflike menslike vertaling werk en dus hulle meganiese nabootsing van hierdie vertalers opskerp.

Beteken dit dat die onlangse verbetering van masjienvertaling en meer bepaald die koms van ChatGPT die einde van menslike skrywers en vertalers is, of dat ’n KI-romansier die Hertzogprys gaan verower? Ek twyfel, en wel om die volgende redes.

Eerstens is dit duidelik dat, sê maar, Google Translate met masjienvertaling en ChatGPT met die “skryf” van opstelle, gedigte of verhale op ’n heel basiese vlak wel menslike vorme hiervan oortuigend kan naboots – en daarom ly dit geen twyfel nie dat die Australiese universiteite korrek is om assesseringspraktyke te hersien. Die kompleksiteit van ’n voorgraadse opstel is laag genoeg dat ChatGPT sulke opstelle toenemend oortuigend sal kan naboots.

Tweedens, hoe hoër die vlak van kompleksiteit, hoe geringer die kans dat hierdie KI-tegnologieë ingewikkelde literêre skeppings of vertalings deur mense sal kan troef. Dit mag dit dalk in ’n mate ewenaar – iets wat lank reeds bewys is deur die opkoms van literêre genres waarvoor daar reëls is wat deur die beoefenaars van die genre nagekom moet word ten einde oortuigend te wees (oftewel ’n goeie nabootsing van die oorspronklikes van die genre). So onthou ek tot vandag hoe ’n kollega en aspirantskrywer in die vroeë 1990’s eendag bedremmeld aan my die brief gewys het van ’n uitgewer van romanses wat hom oor die vingers getik het omdat sy afgekeurde manuskrip nie die voorgeskrewe lys reëls nagekom het nie.

Maar as dit kom by ’n Shakespeare, ’n Cervantes, ’n Joyce, ’n Breytenbach of ’n Schoeman, word hierdie skrywers juis geag omdat hulle sowel die konvensies van die bestaande genres kon naboots as dit kon verlê deur dinge daarmee uit te vind wat tot nog toe nie bestaan het nie – en uiteindelik op hul beurt tot nuwe genres én nuwe uitvindingsmoontlikhede aanleiding gegee het.

Hier ter sprake is die skitterende definisie van menslike skeppendheid wat Maria Popova op haar bekende, geliefde webwerf brainpickings.org gee, en wat ek hier vertaal en parafraseer (aangesien sy al verskillende variasies daarvan gegee het): Die vermoë om verbande tussen uiteenlopende dinge aan die lig te bring of te lê soos dit nog nie gedoen is nie. Presies dít is wat KI-tegnologie soos ChatGPT nie as sodanig kan doen nie, maar ten beste kan naboots, soos ons kan sien in die Afrikaanse en Engelse skryfwerk op LitNet waarna reeds hier bo verwys is.

Een van die basiese beperkinge op ’n KI-tegnologie soos ChatGPT se poging tot nabootsing van menslike skeppendheid is die feit dat dit nooit eerstehands dit kan opdoen en op kan reageer waaruit mense skep nie, naamlik hulle ervarings. Een definisie van menslike (artistieke) skeppendheid is dat dit die verwerking van persoonlike ervarings tot artistieke uitdrukkings is wat so geslaagd is dat hulle die lesers, kykers of luisteraars van daardie uitdrukkings in staat stel om hulle eie persoonlike ervarings te verwerk. Soos Cave dit stel in die artikel waarna ek hier bo verwys het, en wel met betrekking tot die suksesvol gekomponeerde lied: “[I]t is the redemptive artistic act that stirs the heart of the listener, where the listener recognizes in the inner workings of the song their own blood, their own struggle, their own suffering.”

Ten slotte: Verwag ek die volgende wetenskaplike deurbraak of literêre meesterstuk van ChatGPT? Nee. Maar wel interessante pogings tot nabootsing daarvan, wat dalk verdere menslike wetenskaplike deurbrake of literêre skeppings kan aanvul.

Lees meer oor kunsmatige intelligensie op LitNet hier.
Lees ook:

LitNet-AfriKI-miniseminaar: Kunsmatige intelligensie as skrywer

Kunsmatige intelligensie: Kan ’n bot die Hertzogprys wen?

In gesprek met ChatGPT, ’n kunsmatig-intelligente rekenaartoepassing

AI writes a poem about sitting in the morning traffic

Die eerste KI-gedig in Afrikaans: "Silwerwit in die soontoe"

Afrikaans se eerste KI-gedigte

AfriKI: Kunsmatige Intelligensie-gedigte in Afrikaans | Videolesing in Engels en Afrikaans

Google gee jou vlerke: Google Translate en die afbreek van taalgrense

Wat dink jy van die stelling dat sonpanele ’n statussimbool is?

Hoe verskil ChatGPT van Google Search?

Mag Suid-Afrikaners kwaad wees wanneer hulle elektrisiteit voortdurend afgeskakel word?

Nederlands spreken met een app

Water-saving tips generated by an algorithm using artificial intelligence

  • 1

Kommentaar

  • Johann, ek dink die argument het baie perspektiewe.

    Was dit nie Plato en Aristoteles wat gesê het alle kuns is mimese/ 'n nabootsing van die werklikheid nie?

    Dan is daar natuurlik ook die idee van anti-mimese van Oscar Wilde et al:

    "Life imitates art far more than art imitates life."; en Anti-mimesis "...results not merely from life's imitative instinct, but from the fact that the self-conscious aim of life is to find expression, and that art offers it certain beautiful forms through which it may realise that energy." (Oscar Wilde)

  • Reageer

    Jou e-posadres sal nie gepubliseer word nie. Kommentaar is onderhewig aan moderering.


     

    Top