Als computers fietsen zijn, dan is AI een auto met Google Maps

“Computers are like a bicycle for the mind.”

Steve Jobs

Transport over het kennislandschap

Tijdens een autorit ga je over een snelweg, zie je weinig van de omgeving, en leer je de route niet uit je hoofd omdat de navigatie is uitbesteed aan Google Maps, die tevens al je data doorsluist. Als je fietst daarentegen, dan hoor, ruik, en als je niet goed kunt fietsen voel je de omgeving ook. Je zit er midden in, en zal er veel meer van onthouden. En als je wandelt? Dan duurt het nog langer, maar dat betekent ook meer tijd om de omgeving en de route tot je te nemen. Wie weet loop je iets of iemand tegen het lijf of tref je toevallig een toevalstreffer.

Een nieuwsgierig en oplettend persoon komt interessante en/of handige paadjes tegen die concepten verbinden, op de voorwaarde dat er tijd en ruimte is om rond te kijken en te lopen. Als erop wordt gestuurd -- ofwel direct, dan wel via implicatie van competitie -- dat iedereen tegenwoordig maar met de auto moet, omdat het zoveel sneller/makkelijker/goedkoper/magischer/eiwitrijker is, raak je dat kwijt.

Haastige spoed is zelden goed

Slechte modellen die in de weg zitten

Bijvoorbeeld de AI overview van Google. Of Apple's samenvattingen van notificaties. Dit zijn gewoon domme, slechte modellen die in bovenstaande analoog van een brug af rijden. Ze zijn kut en niemand zit er op te wachten. De rest van het artikel gaat over frontier modellen.

Uitbesteden van nadenken

Hoe meer je het nadenken uitbesteedt, hoe minder verbindingen er bijkomen in je hersens. Het is bekend dat kennis beter blijft plakken als je iets met de hand schrijft, in plaats van het typt. Maar wat als je het niet eens meer typt? Het uiterste hiervan is een grote berg AI-slop waarvan je geen idee hebt hoe het in elkaar steekt, en dus of het überhaupt wel goed in elkaar steekt.

Uitbesteden kon al voor de komst van AI: apps als PhotoMath waarmee je een foto van je wiskundehuiswerk kan maken en de computer doet de rest. En als je een hele periode Wolfram Alpha gebruikt, dan kom je er op de toets zonder rekenmachine achter dat je geen reet ervan hebt onthouden. Tutorials en StackOverflow posts die makkelijk te kopiëren en plakken zijn. Templates die je in kan vullen. Een Wikipedia artikel dat met een beetje geluk het specifieke detail heeft waar je naar op zoek bent (de rest lees je niet eens). Alles tot en met bedrijven die hele opdrachten uitbesteden aan de laagste bieders ergens op een ander continent.

Vaak als je zelf iets maakt of schrijft, dan ben je niet alleen bezig met het produceren van iets. Je maakt je eigen gedachtes ook helder voor jezelf. Denken door te schrijven. Als je dit laat doen door een knip-en-plak tutorial of een AI, krijg je het ook niet helder. Bijna elk idee zit vol met gaten, maar als je er niet zelf mee bezig gaat, ontdek je die gaten later of zelfs niet.

Verdiepen en verbreden

Als je loopt of fietst kom je ongewenste (of in ieder geval niet bewust gewenste), ontoepasbaar lijkende informatie tegen. Zo'n meander in het landschap van kennis zet je stiekem een beetje aan het denken; nu stel je een heel gerichte vraag aan AI, die een mooi recht paadje voor je baant. Op dat paadje mis je een hele hoop meanders. Ook ga je veel sneller en dieper het donkere oerwoud in, zonder dat je goed gegrond bent in de omliggende materie: een kapmes is niet bij het paadje inbegrepen, die moet je zelf verkrijgen, met behulp van discipline om je eerst te verbreden in plaats van te verdiepen. Zonder die verbreding heb je namelijk ook geen idee of het paadje wel mooi loopt, alleen dat het er aannemelijk uitziet. Je ontkomt er eigenlijk niet aan dat je het gebied gewoon moet kennen.

Het doet me denken aan depth first search en breadth first search. Als kennis een hiërarchie is met vertakkingen van het basale naar het specifieke, hoe dieper hoe specifieker, dan is een AI-antwoord een pad dat diep de hiërarchie in duikt, maar totaal niet breed. Als je iets met de hand doet, boeken zoekt en openslaat, ben je in de breedte bezig, want een boek met kennis op een te diep niveau begrijp je niet, en bewaar je voor wanneer je het basale niveau begrijpt. AI doet dat niet, en geeft je het misleidende gevoel dat de basiskennis überhaupt niet nodig is. Terwijl je ook juist betere prompts kan maken en dus betere antwoorden kan krijgen als je de basiskennis wel hebt.

En als je nou AI gebruikt om eerst te verbreden? Joh, wie houden we gek. Morgen ben je het weer vergeten. Je moet het echt zelf verwerken, er zelf wat mee doen, anders krijgt het geen grip op de synapsen.

(AI) slop

De herkomst van een tekst, codebase, afbeelding, wat voor artefact dan ook, boeit me niet zo. Of het nou gemaakt is door een persoon of AI. Wat mij belangrijk is, is dat het waarheidsgetrouw, accuraat, en samenhangend is. Kwaliteit. Dat er aandacht en moeite in is gestopt. Helaas lijken veel mensen dit niet te delen met mij. Zij vinden het "goed genoeg". Deels hebben ze misschien geen oog voor kwaliteit, deels vinden ze het misschien niet belangrijk. We leven natuurlijk in een wereld waar we stomme dingen moeten doen terwijl we liever iets anders zouden doen.

Zo wordt alles steeds meer uitgehold. Zelfs de beroemde IKEA Kallax kast is tegenwoordig holler dan hij al was. Te veel mensen produceren slop, en te veel nemen genoegen met slop, AI of niet. Als het maar makkelijk is. Als het maar goedkoop is. Als het maar meer winst geeft. Wie weet wordt het AI-slop fenomeen zo erg, dat mensen massaal met hun neus in de zure vlaai worden gedrukt, en er een algehele opstand tegen slop ontstaat. En wie weet is de zon morgen van water.

In de jaren 1800 werd broodmeel aangelengd met allerlei rotzooi. Dat is ingeperkt niet omdat mensen ineens een gevoel van eer kregen, en van de zondes van hebzucht en luiheid verlost waren, maar omdat er keiharde regulatie kwam. Als we kwaliteit willen, dan moeten we het forceren. Want je kan ervan uitgaan dat mensen (en de natuur over het algemeen) the path of least resistance nemen.

AI slop

Mensen die een gedachte hebben, een prompt ter grootte van een tweet schrijven, en daarmee een artefact "one-shotten", daar heb ik dus een probleem mee. Want die mensen hebben niet gewandeld en ook niet gefietst. Ze zijn gewoon met plankgas de auto ingestapt, en in rap tempo nergens naartoe gereden. Dat is geen kwaliteit, dat is slop. Laat me dan liever je prompt zien.

Als je met je ogen knijpt, dan lijkt het een goed product. Een wijs artikel, een leuk plaatje, een handige infographic. Maar zodra je inzoomt op details valt het uit elkaar als nat WC-papier.

En ja, de oppervlakkige stylistische "keuzes" zoals em-streepjes en overmatig gebruik van stijlfiguren zijn irritant. De gehele stem waarin het is geschreven is irritant. Want iedereen gebruikt een kleine selectie uit een klein assortiment AI-modellen. Het is alsof ineens de helft van alles is geschreven door dezelfde auteur. Natuurlijk gaat dat vervelen, AI of niet.

Maar wat me vooral dwarszit zijn de oxymoronen, het onnodig voorzichtige (of juist onnodig zelfverzekerde) taalgebruik (zonder de uitzonderingen te noemen die zulk voorbehoud dan zouden valideren). Tegelijkertijd een nauw, specifiek paadje, maar ook vaag en oppervlakkig. Het is, in één woord, gewoon niet helder maar troebel. (Dat waren eigenlijk twee woorden, oeps, je hebt helemaal gelijk.)

Hoe ik AI gebruik

Code schrijven

Tegenwoordig gebruik ik AI om veel code te schrijven. Dingen die eerst een middag of een dag zouden duren, gaan nu snel. Ik kan specifiek sturen (wat ik vaak moet doen, met een enkele prompt kom ik er nooit), want ik weet al wat er mis kan gaan, of wat juist goed zou werken. Zelfs dan is de code soms erg slecht. Daarnaast moet ik de code lezen en begrijpen. Als ik dat niet doe, begin ik steeds meer achter te lopen, en op den duur kan ik niet meer effectief sturen omdat ik gewoon mentaal niet gegrond ben in de code.

Hiervoor gebruik ik Claude. Ik verander niet te veel aan het basisprompt, maar ik heb wel skills die bepaalde patronen vastleggen. Bijvoorbeeld dat ik met Claude git patches over en weer stuur, in plaats van bestanden. Ik zorg dat projecten een duidelijke README.md hebben met belangrijke punten over bijvoorbeeld de architectuur en bepaalde patronen of uitzonderingen. Dit maakt het makkelijk om diffs te bekijken, specifieke dingen ongedaan te maken, en het AI-gesprek branchen gaat hand in hand met een nieuwe git branch. Aan het eind van een chat kan ik vragen waar de AI moeite mee had, dan kan ik daarop de README aanpassen.

Claude Code gebruik ik niet; ik gebruik alleen de chatversie. Ik heb geen zin om de omgeving te sandboxen, en vertrouw het anders niet. En ik ben bang dat toegeven aan het gemak ten koste zal gaan van de discipline om me te verbreden en gegrond te houden.

Quality of life dingetjes, die eerder geen prioriteit hadden, kan ik nu snel met AI ontwikkelen. Dit is eigenlijk het tegenovergestelde van slop: ik denk na over wat ik maak, en steek extra tijd en moeite in het afwerken, omdat AI een hoop tedium wegneemt wat daar eerder bij kwam kijken. Bijvoorbeeld het diagram van DFS/BFS, met een paar prompts en wat handwerk een nette illustratie die dit artikel anders niet had gehad.

Onderzoeken

In het apocalyptische landschap van internetzoekresultaten kan AI wat verlichting brengen. Met behulp van tool calling kan een AI ongehallucineerde, relevante, en recente informatie verkrijgen, mits die informatie zelf geen AI-hallucinatie is, of anderzijds (SEO-) spam. Het samenvatten van de informatie gaat minder goed. Ik merk dat, wanneer ik doorvraag, ik vaak een antwoord krijg dat begint met iets van "je hebt gelijk, dat had ik mis, dat heb ik te vlug gezegd, daar heb ik niet aan gedacht, dat heb ik over het hoofd gezien". Een frustrerende ervaring, maar ik zie het als de ene frustratie voor een andere ruilen. Het loont om de opgehaalde bronnen gewoon zelf door te nemen.

Het feit is gewoon dat een hedendaags frontier AI-model op een werkelijk gigantische dataset aan informatie is getraind*. En je weet niet wat je niet weet. Dus als ik een vaag en slecht idee heb, dan kan de AI het alsnog in een aannemelijke context plaatsen, en mij toegang verlenen tot mij-onbekende onderwerpen of vakjargon. Het is dus nuttig voor momenten waarop ik niet eens weet waar ik moet beginnen. Want zelfs als je graag meandert, kom je nooit alles vanzelf tegen.

De keerzijde is dat ik minder snel geneigd ben om dingen te vragen of overleggen met andere mensen. Ik vermoed dat ik niet te enige ben. Het is zó verleidelijk om naar een AI te gaan, die er 24/7 is, direct reageert, zonder iets van je te vinden. Ik probeer soms bewust dingen te vragen aan mensen, juist voor de verbinding en serendipity die een AI niet kan bieden, maar het kost wel meer moeite.

* De ethiek rondom de manier waarop deze datasets vergaard worden is over het algemeen ook belabberd.

2026-08-18 in essays