Hoe we Kaaiman weer tot leven probeerden wekken

Het is u ongetwijfeld opgevallen, beste lezer. Hoewel er stijlelementen van terug te vinden zijn, is bovenstaande column slechts een doorslagje van hoe onze voormalige columnist Koen Meulenaere dit onderwerp door zijn gehaktmolen gedraaid zou hebben. Onze excuses dus aan wie dacht dat hij of zij drie jaar na diens pensioen nog eens een volbloed Kaaiman kon lezen in deze kolommen. Dat is niet wat dit is.

Bovenstaande Kaaiman-worp is het resultaat van een experiment met de generatieve artificiële intelligentie waar de wereld eind vorig jaar kennis mee maakte. Sinds de introductie van chatbot ChatGPT lijken de mogelijkheden van de tekstspuwende technologie wel eindeloos. Dat bracht ons op het idee om een poging te wagen om de droom van menig lezer (en hoofdredacteur) waar te maken: kunnen we met technologie Kaaiman tot een comeback forceren, drie jaar na zijn pensioen? 

Omdat we goed zijn opgevoed, kloppen we eerst bij Meulenaere zelf aan voor we hem te proberen klonen. Als we hem aan de lijn krijgen, is hij net naar de wereldprestatie van Luca Brecel op het WK snooker aan het kijken - ‘een van de vele voordelen van gepensioneerd zijn’. Hoewel Meulenaere aangeeft dat Kaaiman voor hem een afgesloten hoofdstuk blijft, is hij wel geïntrigeerd door het experiment. ‘Zolang ik er zelf niets voor hoef te doen en de processen ook voor de artificiële auteur zijn, mag je gerust je gang gaan’, zegt hij lachend. ‘Ik ben benieuwd wat allemaal mogelijk is.’

Twee wegen

Met Meulenaeres zegen op zak kloppen we aan bij de Universiteit Antwerpen, waar de vakgroep CLiPS onderzoek verricht op het kruispunt van taal en technologie. Founding father Walter Daelemans is als Kaaiman-fan meteen te vinden voor een reanimatiepoging. Samen met onderzoeker Pieter Fivez zet hij de mogelijkheden op een rij om technologie in te zetten voor wat ze een ‘stijltransfer’ noemen.

We kunnen twee wegen proberen te bewandelen, leggen ze uit. Optie 1: we trainen het basismodel waarop ChatGPT draait - text-davinci-003 - voor een specifieke taak door er een hoop data aan toe te voegen. Daarvoor moeten we het model zo veel mogelijk Kaaimannen aan­leveren, in de hoop dat het daaruit voldoende haalt om zelf gelijkaardige columns te genereren. Optie 2: we gaan via de chatinterface van het nieuwere en grotere taalmodel GPT-4. We reiken enkele voorbeelden van columns aan en vragen de chatbot vragen vervolgens om naar die voorbeelden een column over een ander onderwerp te pennen. 

Al vroeg in het experiment valt op dat de kwaliteit van de eerste optie pover is. We voeden het basismodel nochtans zo’n tweeduizend Kaaiman-columns. Dat de uitgespuwde resultaten weinig voorstellen, ligt deels aan het feit dat text-davinci-003 in AI-termen al verouderd is. Maar wat ze vooral missen, is menselijke interactie, legt Daelemans uit. ‘Met GPT-4 is er intussen een groter en krach­tiger taalmodel. Het grote voordeel daarvan is dat het veel bijleert van de opdrachten en de feedback die het constant krijgt. Het wordt steeds beter in het uitvoeren van taken, wat belangrijk blijkt voor de resultaten.’

We besluiten dus voluit op de tweede weg door te gaan. We kopiëren een vijftal Kaaiman-columns als voorbeeld en geven het model wat basisinformatie mee. In het Engels, want dat begrijpt GPT-4 net iets beter wegens meer beschikbare data om op terug te vallen. Letterlijk luidt de eerste prompt, AI-jargon voor de opdrachten die je het taalmodel geeft:

You are KaAIman, a Flemish columnist.
Your task is to write a column of about 150 words in Dutch.
Your style is humorous, biting, mocking, and satirical.
Examples of your style are in the texts between the <examples> tags.
The text should be based on the topic between the <topic> tags.
Start your column with a short title.

Wat het model daar dan juist mee doet, is zelfs voor specialisten als Daelemans en Fivez een raadsel. Je weet wat je erin stopt en dat het model een tekst genereert door woord na woord te voorspellen wat het meest waarschijnlijk volgt. Maar hoe het model zijn opdracht ‘begrijpt’, welke conclusies het trekt of op welke termen of taken het het best reageert, is zelfs voor maker OpenAI een mysterie. ‘Zwarte magie’, noemt Fivez het lachend. De kunst van het prompten is er een van uitproberen en bijsturen. Het verschil tussen goed en slecht kan soms in een kleine formu­lering zitten.

Pedaalridders

Met dank aan de ervaring van Daelemans en Fivez blijkt de eerste prompt wel meteen behoorlijke resultaten op te leveren. Als we als onderwerp een paar zinnen geven uit een artikel over wielertoeristen die werden beboet omdat ze op de baan reden, is wat GPT-4 teruggeeft verbazend scherp en geestig.

‘De onbezonnenheid van menig wielertoerist is werkelijk ongeëvenaard. Neem de meest roekeloze automobilist, een lastige keuze, ongetwijfeld. Wel, die automobilist lijkt wel een schoolvoorbeeld van verkeerswijsheid naast een peloton enthousiaste pedaalridders. (...) Een vraagje: wie denkt dat deze fietsfanaten ooit hun lesje zullen leren? Fijn, wij zijn gezegend met verstandige lezers. Naar men ons hier verzekert, is het slechts een incident. Jaja, en de zon komt op in het westen.’

Te weinig venijn

Ook over onderwerpen als spaarrentes en schandalen met Amerikaanse rechters kan de artificiële KaAIman best aardige oneliners formuleren. En over burn-outprof Elke Van Hoof die zelf een bron van burn-outs blijkt te zijn, schrijft hij: ‘Deze dame doet ons denken aan een brandweerman die zijn huis in brand steekt om de vlammen zelf te kunnen blussen.’ Een volbloed Kaaiman, geschreven met de pen gedoopt in het vitriool, is het nog niet. Maar we leven op hoop.

Het optimisme blijkt voorbarig. Als we de vroege succesjes in een volgende promptsessie tot een volwaardige column van 600 woorden willen ombuigen, stoten we op de limieten van wat technologie vandaag kan. De columns die we genereren, beginnen vaak nog scherp en snedig, maar vervallen na een tweetal paragrafen steevast in wat nog het meest op een slap opiniestukje lijkt. Puur taalkundig valt er weinig op aan te merken. Onze prompts leveren correcte columns af met een prikkelende opener, een middenstuk met uitgewerkte kerngedachte en een uitsmijter. ‘Maar de ziel ontbreekt’, zegt Daelemans. ‘Het is alsof er een huis staat, maar er geen licht in brandt.’

We beslissen een van de tussentijdse resultaten, een column over de teloorgang van begrijpend lezen, voor te leggen aan enkele mensen die ons misschien de feedback kunnen geven die alsnog een gouden prompt oplevert. Eerst aan de beurt is onze algemeen hoofdredacteur Isabel Albers. Ze is niet bepaald onder de indruk, maar zegt hier en daar wel een lichte sprankel te herkennen. ‘Dit leest een beetje als een pastoor op een kansel. Waar is het slechte karakter van Kaaiman? Waar is de humor, de zelfspot, het venijn in de staart? Ik zou dit in normale omstandigheden niet durven te publiceren.’

Met die kritiek trekken we naar de man die het resultaat het allerbest zou moeten kunnen beoordelen: Kaaiman zelf. Enigszins nerveus klappen we onze laptop open, gezeten aan een keukentafel met uitzicht op een perfect gemaaid gazon, een ander voordeel van het gepensioneerde leven. Met bril op de neus leest Meulenaere rustig wat een robot van zijn oeuvre heeft gemaakt. Tot onze verbazing schiet hij in de lach na de eerste paragraaf. ‘Dit is eigenlijk best goed. Ik zou dit zelf geschreven kunnen hebben. Dat vind ik wel straf.’

Maar al gauw zwakt zijn enthousiasme af. ‘De satire ontbreekt. Wat ik zelf zou doen, is dit onderwerp als kapstok gebruiken om er wat mensen door te sleuren. Een Kristien Hemmerechts of een Tom Lanoye of zo. Wat zaken combineren.’

Vitriool en zelfspot

Met die feedback trekken we weer naar CLiPS, voor een laatste poging. We voegen woorden als vitriool en zelfspot toe aan de prompt, bevelen het model minder te moraliseren en planten zelfs het zaadje dat KaAIman niet hoog oploopt met de Vlaamse literatuur. Het levert een resultaat op dat iets beter is, maar geen column die het normaal tot in deze kolommen had kunnen schoppen. Mission failed.

Maar is dat echt zo? ‘Je moet weten dat dit soort experimenten al meer dan twintig jaar wordt uitgevoerd’, sust Daelemans. ‘Heel lang trokken de resultaten op niets. Nu heb je een model waar je als schrijver al converserend best goede, creatieve ideeën uit kan putten. Dat is toch wel spectaculair. En een GPT-5 of -6 zal weer veel meer kunnen.’

Tegelijk maakt het experiment duidelijk dat de complexiteit en de uniciteit van echt creatief werk niet zomaar te automatiseren zijn. Het is een troostende gedachte, die ons gevoel van falen wat verzacht. AI zal ons, schrijvers en journalisten, niet vervangen. Of nóg niet, in elk geval.