Ethan Mollick stelt dat huidige AI-modellen veel meer kunnen dan de meeste mensen gebruiken, en dat menselijke sterktes het verschil maken.
Waarom dit nuttig is om te weten
Ethan Mollick, hoogleraar die AI al jaren volgt, stelt dat huidige AI-modellen veel meer kunnen dan de meeste mensen er daadwerkelijk mee doen. Hij noemt dat de capaciteitsoverhang: het gat tussen wat een model kan en wat gebruikers ermee doen. Volgens hem kunnen de nieuwste modellen, die hij GPT-6 Astra en Fable 5.1 noemt, al werk doen dat weken mensenwerk zou kosten, mits je ze goed aanstuurt. Zijn voorbeelden zijn een 3D-versie van het tekstavontuur Zork uit 1977 en een 3D-reconstructie van de bibliotheek van Umberto Eco. Zijn conclusie: het verschil maakt niet alleen het model, maar ook of jij vier menselijke sterktes inzet: diepe kennis, brede kennis, smaak en initiatief. Onthoud vooral dit: de kloof is een kans, en de mens blijft nodig om te kiezen, te sturen en te beoordelen.
Wanneer je dit nodig hebt
Stel dat je team AI alleen gebruikt voor korte teksten, terwijl er veel meer mogelijk is. Dan laat je waarschijnlijk waarde liggen. Uit die sterktes volgt een eenvoudige check. Vraag jezelf bij een taak drie dingen af. Weet je genoeg van het vak om een fout in het resultaat te zien? Ken je de juiste vakbegrippen om het model gericht bij te sturen? En durf je te proberen wat nog niet kan? Bij een nee op een van deze vragen is dat je startpunt. Begin klein: laat AI een taak doen die je goed kent, controleer het resultaat en vraag om een tweede versie als het niet klopt. Bepaal zelf wat je wel en niet aan AI overlaat. Het model voert snel uit, jij bepaalt wat goed genoeg is.
Hoe het technisch in elkaar zit
Mollick beschrijft geen nieuwe techniek maar een gebruikspatroon, en dat is voor een applicatiebeheerder relevant. Het model is slechts een deel van het resultaat. Een agent die in Blender werkt, een video-generator via de browser aanstuurt en de shots zelf monteert, is in feite een harness: tools, een lus van plannen en controleren, en menselijke beslismomenten. De kwaliteit hangt sterk af van de context: het boek als bron, het gewenste genre, een storyboard als tussenstap. Let op wat hij zelf zegt: er zitten zichtbare fouten in, en hij zag ze alleen omdat hij Zork, Eco en zijn eigen boek goed kende. Voor een eigen opzet betekent dit dat je kwaliteit per stap meet, tussenresultaten bewaart en vastlegt waar menselijke goedkeuring nodig is. Zijn voorbeeldprojecten zijn open source, dus je kunt de opzet zelf nalopen.
Dit nieuws raakt hoofdstuk 2 en 25 en 26 van de AI-cursus van Newway. Volg je de cursus, dan komt dit onderwerp daar in meer rust terug.
Bron: One Useful Thing (Ethan Mollick), https://www.oneusefulthing.org/p/the-overhang.
