Andres Algaba (32) is onderzoeker bij het Data Analytics Lab aan de Vrije Universiteit Brussel. Hij bestudeert er de wisselwerking tussen grote taalmodellen zoals ChatGPT, wetenschapsautomatisering en innovatie. In zijn functie zet hij sterk in op het belang van AI-geletterdheid: begrijpen hoe deze modellen werken, én hoe we ze transparant en ethisch kunnen inzetten. “De manier waarop we AI gebruiken, kunnen we nog verbeteren.” Gesprek met een jonge wetenschapper die het verschil en de toekomst maakt.

We ontmoeten Andres Algaba bij de onderzoeksgroep, recht tegenover de campus van de Vrije Universiteit Brussel. De hal is opgefleurd met planten in alle kleuren en maten; een uit de hand gelopen adoptieproject van een van de professoren. Naast zijn onderzoek doceert Algaba econometrie en maakt hij deel uit van De Jonge Academie, wat zijn maatschappelijk engagement benadrukt.

“De Jonge Academie bestaat uit een vijftigtal wetenschappers en kunstenaars die op excellentie en motivatie geselecteerd worden. We proberen vanuit wetenschap en kunst een maatschappelijk relevante bijdrage te leveren, onder meer via wetenschapscommunicatie en door structurele problemen binnen universiteiten bespreekbaar te maken, zoals grensoverschrijdend gedrag. Vanuit mijn expertise rond AI denk ik mee na over hoe artificiële intelligentie vandaag aan Vlaamse universiteiten en in de samenleving wordt ingezet.”

Wat zou je mensen die in het onderwijs staan aanraden in de omgang met AI?

Andres Algaba: We moeten beseffen dat valsspelen geen nieuw fenomeen is. Wat wél nieuw is, is dat er nu een systeem bestaat dat de meeste schooltaken, ook die aan de universiteit, vrijwel vlekkeloos kan maken. Daardoor verliezen opdrachten die studenten buiten de les maken, zoals een thesis, een stuk van hun waarde. Dat probleem speelt niet alleen in taalvakken, maar evenzeer in de exacte wetenschappen. Er bestaan wel systemen die AI kunnen detecteren, maar die bieden ook geen wonderoplossing.

Als ik twee kernadviezen mag geven. Ten eerste, pas de evaluatievormen aan en breng studenten opnieuw vaker naar gecontroleerde omgevingen, zoals de aula. AI kan daarbij net ondersteunend werken, bijvoorbeeld om correcties sneller en consistenter te laten verlopen. Wij organiseren daar met ons lab concrete projecten rond hier op de campus.

Ten tweede, bewaak de kerncompetenties. Soms hoor je de vraag: als AI iets kan, moeten wij het dan zelf nog wel kunnen? We mogen niet in die val trappen. Als morgen onze rekenmachines uitvallen, moeten we nog altijd kunnen rekenen. Onderwijs moet blijven inzetten op begrip én kritische reflectie.

Kan je één concreet voorbeeld geven van hoe AI ons vandaag als samenleving kan helpen?

Andres: AI is op zich een goede technologie, maar de manier waarop we ze gebruiken kan nog beter. Wat ik bijvoorbeeld soms doe, is aan een AI-systeem vragen: “Dit is een persartikel vanuit een bepaald standpunt. Welke andere standpunten zijn online beschikbaar en kan je die samenvatten?” Zo krijg je snel een overzicht van verschillende perspectieven en stap je makkelijker uit je eigen bubbel. Zulke toepassingen hebben een duidelijke maatschappelijke meerwaarde, maar worden nog te weinig doordacht ingezet.

Tegelijk maakt AI ons werk efficiënter. Coderen, transcripties maken of interviews uitwerken gaat sneller, waardoor er meer ruimte ontstaat voor verdieping, creativiteit en wat mensen écht graag doen. Ik merk dat zelf ook in mijn job. De fundamentele vraag is dan ook wat we met die productiviteitswinst doen: kiezen we ervoor om gewoon harder te werken of maken we onze jobs leuker en inhoudelijk rijker?

“De grootste uitdaging ligt in de vraag wat er gebeurt als AI op een dag écht substantieel slimmer wordt dan de mens”

Wat zie jij als de grootste uitdaging rond AI?

Andres: Er zijn veel uitdagingen. Maar voor mij ligt de grootste in de vraag wat er gebeurt als AI op een dag écht substantieel slimmer wordt dan de mens. Niet alleen beter in specifieke taken, maar in staat om autonoom te innoveren en zelf wetenschap te bedrijven. Stel dat zo’n systeem een doorbraak realiseert in de genezing van kanker: wordt die kennis dan gedeeld in het algemeen belang of afgeschermd achter patenten en betaalmuren? Dat is geen technische kwestie, maar een fundamentele maatschappelijke en ethische keuze.

Daarnaast is er de vraag wie ervan profiteert als zulke systemen op grote schaal menselijke arbeid vervangen. Wie krijgt de economische waarde en de macht die daaruit voortvloeien? Hoe organiseren we herverdeling? En dan nog de geopolitieke factor: welk land of welke speler zal die technologie als eerste in handen krijgen?

Tot slot is er de spanning tussen mens en machine. Als er morgen zo’n systeem wordt ontwikkeld, zal het dan handelen zoals wij het bedoelen? Of wordt de mens in dat verhaal eerder een last dan een baat?

“Je kan er niet vroeg genoeg mee beginnen om jongeren te leren hoe ze met AI moeten omgaan”

Als je die uitdagingen hoort, zou leren omgaan met AI dan geen verplicht vak in ons onderwijs moeten zijn?

Andres: Ja, ik denk van wel. Jongeren komen vandaag al op heel jonge leeftijd in contact met AI via hun smartphone. Ik laat mijn dochter van vier soms met een AI-systeem praten. Het is moeilijk uit te leggen dat ze niet met een persoon praat. Het voelt zó echt dat het onderscheid tussen mens en machine vervaagt. Je kan er niet vroeg genoeg mee beginnen om jongeren te leren hoe ze daarmee moeten omgaan.

Daarnaast moeten jongeren ook een stem krijgen in het maatschappelijke debat over AI. Maar dat kan alleen als ze goed geïnformeerd zijn over de mogelijkheden én de beperkingen. Dat is voor mij een belangrijke motivatie om aan wetenschapscommunicatie te doen en hier aan de VUB langs verschillende faculteiten te trekken. Die kennis mag niet exclusief bij ingenieurs blijven; zij hebben ook niet alle antwoorden. Gebruik zelf AI, ontdek wat het wel en niet kan. Kijk met je eigen ogen.

Je spreekt met veel passie over je onderzoek. Hoe is die ontstaan?

Andres: Ik ben van nature nieuwsgierig. Ik was nooit de klassieke ‘goede student’, maar tijdens mijn masterthesis ontdekte ik hoe boeiend het is om zélf vragen te formuleren en op zoek te gaan naar antwoorden. Dat gevoel is gebleven. Onderzoek voelt voor mij als een speeltuin: ik krijg hier de vrijheid om écht te begrijpen hoe taalmodellen werken. Me daarin verdiepen en er met anderen over in gesprek gaan, vind ik gewoon ontzettend leuk.