Het onderwijs staat een jaar na de introductie van de hyperintelligente tekstproducent ChatGPT niet op zijn kop. Maar wel balen docenten na de komst van kunstmatige intelligentie van kat-en-muisspelletjes met leerlingen en studenten. Is dat nodig? ‘Gebruik de ruimte die ontstaat voor creatieve processen.’
LINK
Dit onderzoeksproject is ontstaan als reactie op de lancering van AI-tools zoals ChatGPT en DAL-E, die zowel positieve reacties als zorgwekkende vragen oproepen in de samenleving, met name binnen de ontwerpwereld door de ontwerpprofessionals. Het lectoraat Industrial Design, gericht op productontwikkeling, plaatst het ontwerpproces centraal en streeft ernaar te begrijpen hoe AI-tools kunnen worden ingezet om complexe ontwerpvraagstukken aan te pakken. De centrale onderzoeksvraag is drieledig. Eerst wordt exploratief onderzoek gedaan naar bestaande AI-tools, gekoppeld aan lastige, saaie of langdurige taken in het ontwerpproces. Ten tweede wordt het ontwerpproces geanalyseerd om een visie te ontwikkelen op hoe AI-tools een positieve impact kunnen hebben en aan welke eisen ze moeten voldoen. Tot slot wordt een negatieve impact analyse uitgevoerd om potentiële nadelen te identificeren. Het project wordt gedreven door praktijkvragen van ontwerpbureaus (Dynteq, D’Andrea&Evers, 100%FAT) en RenderAI - een AI-toolontwikkelaar. RenderAI wil gerichte feedback op hun producten en inzicht krijgen in de waarde van AI binnen specifieke ontwerpstappen. De overkoepelende onderzoeksvraag luidt: "Hoe kunnen de voordelen van AI-tools gekoppeld worden aan de uitdagingen binnen het ontwerpproces?" De drie werkpakketten zijn gestructureerd rond inventarisatie en identificatie van het ontwerpproces, experimenteren en evaluatie van bestaande AI-tools en het samenvoegen van resultaten in een toolbox met een bijbehorende workshop. Het project sluit af met het formuleren van een toekomstvisie op basis van ervaringen en gesprekken met AI-experts, inclusief een negatieve impact analyse. De onderzoeksvraag draagt bij aan zowel de praktijkvragen van RenderAI als die van de ontwerpbureaus, met als verwacht resultaat concrete verbeteringen van AI-tools en praktische richtlijnen voor effectief gebruik binnen het ontwerpwerkveld.
Voor MKB-winkeliers is het de afgelopen jaren steeds lastiger geworden om goed personeel te vinden. De kwaliteit van de dienstverlening in de winkel komt hierdoor onder druk te staan wat ten koste gaat van klanttevredenheid en omzetten. Om het tij te keren willen MKB-winkeliers meer kennis opdoen over de mogelijkheden die sociale robots hen bieden om klanten te bedienen. Uit de vraagarticulatie is gebleken dat de MKB-winkeliers het meeste verwachten van de mogelijkheden om met sociale robots klanten te ontvangen, hen de weg te wijzen, promoties te tonen, productinformatie te verstrekken, en advies te geven. In dit project onderzoeken wij de toegevoegde waarde van sociale robots die deze dienstverlenende taken uitvoeren in tien winkels in Nederland. De centrale onderzoeksvraag van dit project luidt: “Hoe en in welke mate leidt de inzet van sociale robots voor diverse dienstverlenende taken in de winkel (ontvangen van klanten, wijzen van de weg, promoten van aanbiedingen, verstrekken van productinformatie, het geven van advies) tot tevredenheid van klant en personeel, en zorgt het voor toegevoegde waarde voor de winkelier?” Om deze vraag te kunnen beantwoorden zijn vijf deelvragen geformuleerd, die aan de hand van drie samenhangende werkpakketten samen met consortiumpartners via praktijkgericht onderzoek zullen worden beantwoord. De kern van het consortium bestaat uit de Hogeschool van Amsterdam, de Vrije Universiteit Amsterdam, TMO Fashion Business School, tien winkeliers, en een robotprovider. De nieuwe kennis die met dit project wordt gegenereerd over de mogelijkheden van sociale robots voor de dienstverlening in winkels (en daarmee hun voortbestaan), is van grote waarde voor MKB-winkeliers in heel Nederland. De resultaten van het onderzoek worden daarom in een vierde werkpakket breed gedeeld via de brancheorganisaties INretail, Het Vakcentrum en Techniek Nederland, een websitepagina op Retail Insiders, een YouTube kanaal, een boekje, en blogartikelen voor winkeliers op toonaangevende online platforms.
Overheidsinformatie, zoals teksten op websites en in brieven van de overheid, is moeilijk te begrijpen voor een grote groep mensen. Overheidscommunicatie moet dus eenvoudiger en beter aansluiten bij de leefwereld van mensen, maar verschillende richtlijnen en programma’s met dit doel zijn onvoldoende effectief. Ambtenaren geven aan te worstelen met de vraag hoe dit te realiseren. Het is lastig om eenvoudig te schrijven of te berichten over complexe onderwerpen. Temeer omdat verschillende doelgroepen verschillende taalbehoeften hebben. Dit maakt eenvoudig schrijven een tijds- en arbeidsintensief proces, waarbij externe blikken onontbeerlijk zijn. De opkomst van AI voor taalverwerking zoals ChatGPT lijkt uitkomst te bieden. Deze taalmodellen kunnen teksten automatisch herschrijven en vereenvoudigen. Er zijn echter ook zorgen over de inzet van AI voor overheidscommunicatie, want de werking van taalmodellen is niet transparant, privacy is veelal niet gewaarborgd en behoud van betekenis in een vereenvoudigde tekst is niet gegarandeerd. Doel van dit project is om overheden te ondersteunen bij het verantwoord inzetten van AI, teneinde hun communicatie te vereenvoudigen en beter te laten aansluiten bij de beleving van burgers. Hiertoe ontwikkelen we criteria waaraan AI moet voldoen zodat het verantwoord kan worden gebruikt en maten waarmee kan worden vastgesteld of een AI-oplossing aan deze criteria voldoet. Met behulp van de criteria ontwikkelen we prototypes van AI-toepassingen voor taalvereenvoudiging. Dit gebeurt aan hand van twee praktijkcasussen bij overheden. De ontwikkeling van de criteria en prototypes wordt in co-creatie uitgevoerd met een Research-through-Design aanpak met meerdere iteraties van informatie verzamelen, analyseren, prototypen en evalueren.
