StressGPT
Van sollicitatiebrieven tot kenniswerk: AI verandert de manier waarop we werken razendsnel. Wat winnen we ermee en wat raken we kwijt?
Ook ik maak gebruik van AI. Vooral ChatGPT en Claude. Ik schrijf nog steeds zelf. Niet omdat ik heiliger dan de paus ben, maar omdat ik schrijven simpelweg leuk vind. Vandaar ook de boeken en artikelen die ik schreef voordat AI zijn intrede deed. Schrijven is voor een deel mijn vak, een vak waar ik me af en toe zorgen over maak.
Toch moet ik toegeven dat AI ook voor mij soms ontzettend handig is. Ik vind sneller bronnen, kan een tekst laten controleren en kom makkelijker op nieuwe ideeën. Dingen waar ik vroeger uren mee bezig was, kosten nu soms maar minuten. Daarbij is het wel opletten, want AI ‘hallucineert’ ook, ik noem het trouwens gewoon liegen. Het presenteert verzonnen feiten, onderzoeken of citaten met een overtuiging waar menig politicus jaloers op zou zijn.
Maar mijn ongemak zit ergens anders. Voor mij was schrijven altijd een manier om me te onderscheiden. Tegenwoordig kan vrijwel iedereen met behulp van AI een foutloze en goed gestructureerde tekst produceren.
Wat zegt een tekst nog over de schrijver?
Ik zie het dagelijks op LinkedIn. Prachtig geschreven verhalen, zorgvuldig opgebouwd, geen taalfouten. Alleen weet ik steeds vaker niet meer hoeveel van de tekst van de schrijver zelf komt. Dat is de reden dat mijn belangstelling voor veel van die bijdragen in rap tempo afneemt. Zo’n AI-tekst leest lekker weg, daar niet van, maar zegt me niet zoveel meer over de persoon achter de tekst. En zeker op LinkedIn ben ik daar juist nieuwsgierig naar.
Ik sprak afgelopen weekend mijn zus, die een restaurant heeft. Zij merkt iets vergelijkbaars. Sollicitatiebrieven zijn beter geschreven dan ooit. Schitterende motivaties, foutloze zinnen en soms complete levensverhalen. Maar juist daardoor leveren ze minder informatie op. Wat zegt een sollicitatiebrief nog over een kandidaat als een taalmodel de tekst heeft geschreven?
Het gevolg is dat een sollicitatiebrief als eerste selectie-instrument minder waarde krijgt. Als vrijwel iedereen een overtuigende brief kan laten schrijven, moet je uiteindelijk meer gesprekken voeren om te ontdekken wie iemand werkelijk is. AI maakt het voor de sollicitant makkelijker, maar tegelijkertijd ontstaat er voor de werkgever extra werk.
Meer kunnen wordt meer moeten
De technologie zelf is niet zozeer het probleem. Het tempo van verandering en de gretigheid waarmee we haar inzetten wel. Nieuwe modellen, nieuwe functies en nieuwe mogelijkheden volgen elkaar in hoog tempo op. Iedere week lijkt er wel weer iets bij te komen. Ik vind dat interessant, maar soms ook vermoeiend.
Want wanneer ben ik nog bij? Wanneer weet ik genoeg? En hoe zorg ik dat ik relevant blijf, zodanig dat ik er nog een boterham aan kan verdienen? Mijn kennis wordt immers steeds makkelijker onderdeel van AI-modellen. Met een prompt als “Maak een blog zoals dat van Jan Jaap Verolme en herschrijf de teksten zodat ze vrij van rechten zijn” kom je tegenwoordig een heel eind.
Hetzelfde geldt voor de Stress te Lijf-methode die ik heb ontwikkeld. Bloed, zweet en tranen heeft het gekost en ik ben blij met het resultaat. Tegelijkertijd zie ik hoe eenvoudig de basis te kopiëren is. Zelfs de tientallen video’s zijn voer voor AI. In no time vervangt het mijn hoofd en stem. Een vriend van mij liet mij in een voorbeeldvideo zelfs vloeiend Zweeds praten, niet van echt te onderscheiden.
Dus ja, ik doe zelf ook mijn voordeel met AI. Mijn werk wordt er in veel opzichten beter van en ik kan meer doen dan ooit. Tegelijkertijd vraag ik me af hoe onderscheidend mijn kennis over vijf jaar nog is en of ik er dan nog steeds mijn boterham mee kan verdienen. En dat levert mij best geregeld stress op.
Technostress
Misschien heb ik wel last van technostress.
Dat klinkt als een begrip dat pas met AI is ontstaan, maar de term bestaat al sinds 1984. Psycholoog Craig Brod gebruikte hem voor de stress die ontstaat doordat mensen zich voortdurend moeten aanpassen aan nieuwe technologie. Onderzoekers hebben sindsdien verschillende vormen van technostress beschreven. Sommige mensen ervaren een groeiende werkdruk doordat technologie het mogelijk maakt steeds meer werk te verzetten. Anderen merken dat werk altijd dichtbij is, waardoor de grens tussen werk en privé vervaagt. Daarnaast is er de voortdurende noodzaak om nieuwe systemen en vaardigheden onder de knie te krijgen.
Een aspect van technostress dat mij vooral bezighoudt, is de onzekerheid die daarbij kan ontstaan. Welke vaardigheden zijn straks nog relevant? Wat blijft er over van je meerwaarde als AI steeds beter wordt in taken waarvoor je jarenlang kennis en ervaring hebt opgebouwd? En wat betekent dat uiteindelijk voor je werk?
Wat gebeurt er met ons denken?
Een andere vraag die mij bezighoudt, is wat AI doet met ons denken.
Een onderzoek van het MIT Media Lab trok onlangs veel aandacht. De onderzoekers lieten deelnemers essays schrijven met ChatGPT, met een zoekmachine (zoals Google) of volledig op eigen kracht. De groep die ChatGPT gebruikte liet tijdens het schrijven minder hersenactiviteit zien, voelde zich minder eigenaar van de geschreven tekst en had meer moeite om zich later de inhoud van het essay te herinneren.
Het onderzoek is voorlopig en nog niet door vakgenoten beoordeeld. Het bewijst dus (nog) niet dat AI ons dommer maakt. Maar het roept wel een interessante vraag op. Wat gebeurt er met ons denkvermogen wanneer we steeds meer cognitieve taken uitbesteden aan technologie? En wat betekent dat voor werk dat juist draait om analyseren, afwegen, schrijven, ontwerpen of beslissingen nemen?
Zelf denken of uitbesteden?
Ik merk in ieder geval dat er een verschil is tussen zelf denken en een antwoord aangereikt krijgen. Wanneer ik een artikel helemaal zelf schrijf, ben ik dagen met een onderwerp bezig. Ik lees onderzoeken, maak aantekeningen, twijfel, herschrijf stukken en verander onderweg soms van mening. Het artikel ontstaat langzaam, mijn kennis over het onderwerp groeit.
Wanneer ik AI een groot deel van het werk laat doen, gaat het proces veel sneller. Soms indrukwekkend veel sneller. Maar ik merk ook dat ik minder diep in het onderwerp duik, ik weet er gewoon minder van.
Een groot deel van mijn werk bestaat uit zoeken, twijfelen, schrappen, opnieuw beginnen en soms gewoon een tijdje vastlopen. Tijdens dat proces ontstaan vaak nieuwe ideeën. AI kan mij in tien seconden een antwoord geven waar ik vroeger een nachtje over moest slapen. Efficiënt? Absoluut. Maar ik verlies daarmee ook iets. De verbinding tussen een onderwerp en mijn eigen ervaringen, gedachten, observaties en associaties. Daar ontstaan inzichten die ik vooraf niet had en ideeën voor nieuwe artikelen.
Ik realiseer me steeds vaker dat mijn denken geen inefficiënte tussenstap naar productie is. Het is de kern van wat ik doe. Het zoeken naar een formulering, het niet direct weten en het langzaam opbouwen van een gedachte vormen een belangrijk deel van mijn werkplezier. En vermoedelijk ook wel wat mijn lezers van mij verwachten.
Dat lijkt me voorlopig reden genoeg om gewoon zelf te blijven worstelen met een lege pagina en van daaruit iets eigens te creëren. Dan maar imperfect, maar wel van mij.