Door Frank Huysmans
Hoeveel wetenschappelijke artikelen verschijnen er in een jaar? Als je de Scopus-database mag geloven, waren het er vorig jaar een dikke vijf miljoen. Haal je daar de voorwoorden, correcties, in memoriams en dergelijke vanaf, dan blijven er 4,75 miljoen over. Zou je per etmaal een luttele zes uur reserveren voor onvermijdelijkheden als slapen, wassen en eten (en eens in de zoveel tijd een sterkere leesbril kopen), dan zou je over elk artikel vijf tellen kunnen doen. Zonder vakantie. Een keertje uitslapen mag best, als je maar weet dat het tempo daarna flink omhoog moet.
Lezen? Je zult ze in vijf seconden moeten schrijven! Ja ho ho. Zo werkt het natuurlijk niet. Dat maakt de boel nou net zo oneerlijk. Het produceren van al die academische shizzle is een coproductie van tienduizenden, zo niet honderdduizenden nerds die daar ook nog voor betaald krijgen (en daarvan op vakantie kunnen). Maar jij, chemicus, historicus of dokter in spe, staat er bij het verwerken van al die kennis wél alleen voor.
Human intelligence: meet artificial intelligence! Want: kan de jongste vaandeldrager van de IT-revolutie ons niet een handje helpen nu de laatste domme deurbellen en koelkasten door slimme exemplaren zijn vervangen? Wordt aan gewerkt. Om te beginnen bij het metadateren, de activiteit waarmee menig informatiewerker maar wat graag een emotieloos stuk techniek wil opzadelen. Het kost een berg siliconen en elektronen, maar dan heb je ook wat: een assistent voor wie vijf seconden voor het lezen en metadateren van een artikel een lachertje is.
En de volgende stap? Zouden we de stand van zaken in een wetenschapsgebied ook kunnen laten samenvatten? Nu nog besteden hoogleraren deze taak uit aan promovendi en laten ze postdocs ‘meta-analyses’ uitvoeren – artikelen waarin de resultaten uit meerdere studies statistisch worden samengevoegd. Zou dat niet veel sneller en goedkoper kunnen met machine learning?
Net op het moment dat ik meegezogen lijk te worden in dit techno-optimisme, valt mijn oog op een artikel in de krant. In een dunbevolkte en afgelegen regio in Zuidwest-China moeten studenten in een nagebouwd Alpendorp de helft van hun studietijd besteden aan … het metadateren van afbeeldingen en spraakfragmenten. De Chinezen, in wetenschappelijke productie sinds 2019 wereldleider, willen dat ook worden in kunstmatige intelligentie. Om over voldoende trainingsmateriaal voor hun algoritmes te kunnen beschikken, hebben computerwetenschappers de beschikking over ‘werkstudenten’. Die slijten een groot deel van hun dag in lokalen waar ze intikken wat er op duizenden en nog eens duizenden plaatjes te zien is. ‘Fiets’, ‘voetganger’, ‘fiets’, ‘vliegtuig’, ‘kinderwagen’, ‘personenauto’, ‘fiets’ …
Veel studenten beginnen hun dag met dit corvee, waarvoor ze (veel) minder dan het minimumloon verdienen. Daarna kunnen ze de rest van hun wakende uren aan hun studie besteden. Veel uitgaansvertier is er in het stadje diep in de provincie ook niet, menselijk noch kunstmatig.
Frank Huysmans is bijzonder hoogleraar Information Society aan de UvA en zelfstandig onderzoeker en adviseur bij WareKennis.
Deze bijdrage komt uit het digitale magazine IP #5-2023. Klik op de onderstaande button om het hele nummer te lezen.
