Digitale toegang
Kansen
De meeste AI-systemen zijn componenten in grotere systemen, waardoor je er als eindgebruiker niet rechtstreeks mee te maken krijgt. De meerwaarde die AI-systemen hier bieden, is hierbij voor iedereen toegankelijk.
Voorbeelden:
- Fraudechecks bij financiële transacties bij banken.
- Verbeterde zoekresultaten in zoekmachines.
Uitdagingen
Bestaande softwaresystemen worden uitgerust met AI-componenten die vaak louter beschikbaar zijn tegen (een hogere) betaling. Ook worden bestaande en nieuwe toestellen slimmer gemaakt, deze toestellen zijn niet voor iedereen betaalbaar en niet elke persoon kan van de voordelen genieten.
Voorbeelden:
- Microsoft verrijkt zijn producten met Copilot-technologie, de meest geavanceerde functies zijn enkel beschikbaar tegen een hoge kostprijs.
- Horloges, thermostaten, koelkasten… kregen allen ‘slimme’ functies toebedeeld. Toestellen zoals smart home devices hebben vaak een hogere kostprijs dan versies zonder AI. Zo zijn de financiële of andere voordelen die ermee samengaan niet voor iedereen toegankelijk.
Competenties
Kansen
AI-systemen kunnen onze algemene vaardigheden en competenties ‘versterken’.
Voorbeelden:
- Dankzij ChatGPT kan iedereen gemakkelijker tot een goed geschreven tekst komen.
- Digitale werkinstructies, cobots, lichtprojectiesystemen… zijn allen hulpmiddelen om complex of zwaar werk voor werknemers te vergemakkelijken.
AI-systemen kunnen resulteren in een meer dynamische interface die beter afgestemd is op het gedrag en de interesses van gebruikers. Dit kan door bijvoorbeeld surfgedrag te monitoren, eye tracking software in te zetten, etc.
Uitdagingen
Werken met AI-hulpmiddelen vraagt nieuwe vaardigheden en competenties, zoals een goede inschatting van wat een AI-systeem kan, en daar doelgericht naar handelen. Dit gaat ook vaak gepaard met een aanpassing van werkprocessen.
Voorbeelden:
- Wie ChatGPT doeltreffend wil gebruiken, moet goed leren prompten.
- Werken met digitale werkinstructies en gelijkaardig, vraagt werknemers om flexibiliteit en een nieuwe manier van werken.
Algemeen gesproken is voor een kritisch en bewust gebruik vaak een zeker inzicht in de algoritmische logica en de verzamelde gegevens nodig, om de aanbevelingen of conclusies van AI-technologie correct naar waarde kunnen inschatten. Wie al sterke digitale vaardigheden heeft, zal dit snel onder de knie hebben, anderen kost dit vast meer moeite.
Vooringenomenheid (bias), filter bubbles en echo kamers, fake news zijn niet uniek aan AI, maar komen mogelijk wel op grotere schaal voor. Om die reden vraagt AI-technologie om sterkere kritische reflectie en ‘(morele) mondigheid’, waarbij gebruikers kritisch moeten kunnen reflecteren over conclusies, aanbevelingen of beslissingen van systemen. Ze moeten kunnen aangeven wanneer deze incorrect lijken en er tegenin kunnen en durven gaan.en. Ze moeten kunnen aangeven wanneer deze incorrect lijken en er tegenin kunnen en durven gaan.
Ondersteuningsnetwerk
Kansen
Veel organisaties werken volgens het click-call-connect principe, waarbij je een digitale oplossing aanbiedt, naast een telefonische oplossing en een-op-een hulp. AI-technologie kan hiertoe bijdragen door een deel van de communicatie met burgers te automatiseren waardoor er meer tijd vrijkomt voor één-op-éénbegeleiding.
Uitdagingen
AI-technologie kan resulteren in nog verregaandere digitalisering van basisdiensten en hulplijnen. Denk bijvoorbeeld aan het veelvuldig gebruik van chatbots bij klantendiensten. Ligt het voordeel hier niet vooral aan de zijde van de dienstverlener? Wordt het bij complexe vragen nog moeilijker om uiteindelijk hulp te krijgen van een reëel persoon?
Inclusion by design
Kansen
AI-systemen kunnen zo worden gemaakt dat ze sneller en meer zaken automatisch kunnen toekennen, zoals bijvoorbeeld de automatische toekenning van bepaalde rechten voor een werkloosheidsuitkering. De begunstigden hoeven zo niet nodeloos lang te wachten op hun uitkering.
Dankzij AI-technologie kunnen user interfaces worden aangepast aan de noden en wensen van de gebruiker. Wie nood heeft aan een meer eenvoudige user interface, kan zo ook gebruikmaken van de online dienst.
AI-systemen maken het mogelijk om online discriminatie sneller en automatisch te identificeren. Denk bijvoorbeeld aan het automatisch verwijderen van racistische berichten op sociale media platformen.
Uitdagingen
Een meer verregaande automatisering van rechtentoekenning kan het ook moeilijker maken om de toekenning te betwisten. Betwisting vraagt om inzicht in het beslissingsproces, net dat beslissingsproces kan bij AI-systemen minder transparant zijn. Procedures om de beslissing aan te vechten, zijn ook vaak complex en onduidelijk. Zal enkel wie 'mee' is er nog in slagen deze te bestrijden?
Adaptieve interfaces kunnen het gebruiksgemak bemoeilijken. Als de user interface er telkens anders uitziet of verschilt tussen gebruikers, kan dat net voor extra verwarring zorgen.
Voorbeeld:
- Een Netflix-homepage ziet er sterk verschillend uit tussen accounts. Er zijn andere aanbevelingen en soms ook een andere opbouw van de pagina.
AI-systemen zijn getraind op historische data, waardoor een risico bestaat dat zij vooroordelen en ongelijkheden reproduceren. Op die manier kunnen algoritmes en automatisatie ook net zorgen voor meer herhaling en verspreiding van discriminatie. Systemen kunnen hierop worden getest en verbeterd, maar een AI-systeem is nooit vrij van scheeftrekkingen.