Bij het streven naar data- en AI-geletterdheid moeten we wiskunde-angst niet uit de weg gaan.
Met de komst van de AI Verordening moeten alle organisaties die AI gebruiken of ontwikkelen vanaf deze maand ervoor zorgen dat hun medewerkers ‘AI-geletterd’ zijn. Los van de vraag of het zinnig is om dit als verplichting op te nemen in een nieuwe wet - daarover later meer - lijkt mij dit op zich een goede zaak. Het is logisch om binnen de toenemende digitalisering van onze samenleving aandacht te vragen voor digitale vaardigheden (“bekwaamheid en begrip van internet-, computer- en softwaregebruik”), datageletterdheid (“vermogen om zinvolle informatie af te leiden uit gegevens (data) en gegevensverzamelingen”) en nu dus ook AI-geletterdheid (“vaardigheden, kennis en begrip hebben over de technische werking van AI-systemen, maar ook over de sociale, ethische en praktische aspecten”). Het is misschien behulpzaam om deze vaardigheden als concentrische cirkels te zien, waarbij ik denk dat AI-geletterdheid niet kan zonder datageletterdheid en digitale vaardigheden daar weer een onderliggende basis voor is.
Weinig mensen zullen aanstoot nemen om brede maatschappelijke aandacht te vragen voor het ontwikkelen van deze vaardigheden. Vrij beschikbare online cursussen zoals het Data Literacy Project en Elements of AI kan ik hiervoor van harte aanbevelen.1 Beide zijn zeer toegangkelijk en als je ze hebt afgerond zal de mystiek van data science en AI voor een groot deel verdwenen zijn. Mooi. Is dan hiermee alles gezegd?
Ik denk het niet. Ik kan mij namelijk niet aan de indruk ontrekken dat goed bedoelde initatieven die streven om kennis over data science en AI bij een breed publiek over te dragen nogal de neiging hebben om de basis van dit alles, namelijk wiskunde, uit de weg te gaan.2 Wellicht heeft het ermee te maken dat veel mensen last hebben van wiskunde-angst.
Wat zeg je, bestaat dat? Jazeker. Als ik voor de klas sta voor een nieuwe groep bij het Mastering Data Science & AI programma bij EAISI Academy, begin ik vaak met deelnemers te vragen hun hand op te steken als ze een lichte spanning voelen wanneer ze terugdenken het maken van wiskunde sommen tijdens hun middelbare schooltijd. Steevast gaat ongeveer een derde van de handen omhoog. Bij de verdediging van Daphne Miedema’s promotieonderzoek On Learning SQL leerde ik dat math anxiety inderdaad bij circa 30% van studenten in technische studies een beperkende rol speelt om optimaal analytische vaardigheden aan te leren. Mijn vraag die als grap bedoelt was, is een echt fenomeen waar we rekening mee moeten houden wanneer we zoveel mogelijk mensen voldoende vaardig willen maken op het gebied van data science en AI.
Als mensen een goed beeld willen hebben van wat data science en AI wel - en vooral niet - is, dan ontkomen we er niet aan om basisprincipes uit de wiskunde over te brengen. Niet iedereen hoeft wiskundige formules te kunnen herleiden, maar beginselen zoals bijvoorbeeld kansberekening en het leren lezen van een histogram zijn denk ik concepten die iedereen op haar of zijn niveau een bepaald begrip voor moet ontwikkelen om data- en AI-geletterd te zijn. Daarbij is denk ik vanwege de hype rondom large language models inmiddels zo’n verwrongen beeld ontstaan van wat AI nu is, dat iedereeen die een cursus heeft gedaan ‘hoe leer je prompts schrijven’ denkt dat ze daarmee voldoende voorbereid zijn. Niks is minder waar. Zolang je geen idee hebt hoe LLMs worden getraind (het voorspellen van het volgende woord) is het lastig te begrijpen waarom ze soms onzin uitkramen.3
Het verplicht stellen van AI-geletterdheid deed mij denken aan een discussie die ik had met een goede collega destijds bij T-Mobile. Hij was hoofd van juridische zaken, zeer belezen en we hadden altijd interessante discussies over maatschappelijke vraagstukken. Het was rond die tijd, in 2007/2008, dat wiskunde verplicht werd gesteld voor het VWO. Hij vond het onnodig en hield een vurig pleidooi over het belang van algemene vorming via verplicht taal- en geschiedenisonderwijs. Ik vond dat wiskunde net zo goed in die categorie valt, wat we dus nu data- en AI-geletterheid noemen. Maar het verplicht stellen heeft helaas weinig effect gehad: de wiskundeprestaties van Nederlandse scholieren zijn sinds 2006 nog niet eerder zo sterk gedaald.
Het verplicht stellen van AI-geletterdheid zal denk ik niet tot het gewenste effect leiden als we ons niet inzetten om ‘wiskundegeletterdheid’ voor een groot publiek te verbeteren. En net zo is datageletterdheid een holle frase als we ons alleen richten op de organisatorische aspecten van data management of data-gedreven werken, zonder dieper te gaan op de principes van informatie modelering en kennisrepresentatie. De hamvraag is natuurlijk, hoe dan? Misschien heeft Menno een idee.
Footnotes
Diegenen die voorkeur geven aan een boek kunnen misschien bij de Slegte nog een exemplaar van Hallo wereld, hallo computer op de kop tikken. Alhoewel dat in 2018 is geschreven, is het een goed en nog steeds actueel boek om basiskennis op te doen.↩︎
De eerder genoemde cursussen zijn hier een positieve uitzondering op.↩︎
Onder de niet aflatende trend om digitale systemen te antropomorfiseren noemen we dit hallucineren, alsof het een tijdelijke geestestoestand van de LLM is, een tijdelijke slip of the mind. Maar ik dwaal af.↩︎