De implicaties van AI op industrieel productontwerp Door Coen Muller 12-5-2023 1 Inhoud 1. Inleiding ..................................................................................................................... 3 2. Methode .................................................................................................................... 5 3. Resultaten ............................................................................................................ 6 3.1 Is AI intelligent zoals mensen? ................................................................................. 6 3.2 Hoe kan AI helpen in het Industrieel Product Ontwerpproces? ........................ 12 3.3 Interview .................................................................................................................. 16 3.4 Toepassing.............................................................................................................. 17 4. Conclusies .......................................................................................................... 25 4.1 Beantwoording Hoofdvraag ................................................................................. 25 4.2 Discussie.................................................................................................................. 25 Bronnen ......................................................................................................................... 27 2 1. Inleiding 1.1 Aanleiding Het AI model chatGPT, heeft in januari 2022, slechts twee maanden na de lancering 100 miljoen actieve maandelijkse gebruikers bereikt (1), hierdoor is het de snelst groeiende software applicatie in de geschiedenis. Apps zoals whatsapp en instagram waar wij vandaag de dag niet meer zonder zouden kunnen kostte het jaren om deze hoeveelheid gebruikers te werven (2). Dit laat zien dat we te maken hebben met een record brekend opkomende technologie waarvan de invloed op de samenleving alleen maar als revolutionair beschreven kan worden. Om deze reden ben ik onderzoek gaan doen naar de implicatie van de opkomst van AI op de toekomst van industrieel productontwerp. De tijd nodig om 100 miljoen gebruikers te krijgen 3 1.2 Onderzoeksvraag In dit onderzoek beantwoord ik de hoofdvraag: "Welke implicaties heeft de opkomst van AI op de toekomst van industrieel productontwerp?" Ik ga kijken naar de verschillen tussen mens en AI om te beantwoorden waar de grens ligt van de potentie van AI. Hiernaast onderzoek ik waar AI gebruikt kan worden in het industrieel product ontwerp proces. Hierdoor zal ik een beter beeld kunnen vormen over de toekomst van industrieel product ontwerp en de implicaties van AI. 4 2. Methode 2.1 Literatuuronderzoek Ik heb de methode literatuuronderzoek gebruikt om inzicht te krijgen in de huidige ontwikkelingen en toepassingen van AI. Ik heb gezocht naar relevante artikelen, onderzoeken en rapporten in wetenschappelijke en populaire tijdschriften en websites 2.2 Interviews Naast literatuuronderzoek heb ik ook interviews afgenomen met een expert op het gebied van AI. Hierdoor kon ik inzicht krijgen in zijn perspectieven, ervaringen en ideeën over AI en de toepassingen ervan in de samenleving. 2.3 Filmpjes Ik heb gebruikgemaakt van YouTube-filmpjes om meer inzicht te krijgen in de werking van AI en de mogelijke toepassingen ervan. Ik heb gezocht naar filmpjes van experts en bedrijven die actief zijn op het gebied en deze bestudeerd en geanalyseerd. 5 3. Resultaten 3.1 Is AI intelligent zoals mensen? AI ook wel Artificiële Intelligentie genoemd is een tak van informatica dat zich bezighoudt met het ontwikkelen van computersystemen die taken kunnen uitvoeren die normaal gesproken menselijke intelligentie vereisen, zoals bijvoorbeeld het herkennen van spraak, het begrijpen van taal en het herkennen van afbeeldingen (3). De hoeveelheid van deze taken die AI kan uitvoeren neemt steeds toe (4) en het is onduidelijk welke beroepen veilig zijn. Daarom moeten we ons afvragen: ‘Is AI intelligent zoals mensen?’ 3.1a Wat is intelligentie? Het is een vaag begrip, onze beste definitie voor intelligentie is: een probleemoplossend vermogen. Vele theoretiseren dat er meerdere vormen van intelligentie bestaan die elk hun eigen probleem oplossen zoals: cognitieve intelligentie, emotionele intelligentie, sociale intelligentie en creatieve intelligentie (5). Mensen met hun natuurlijke intelligentie (NI) zijn in staat tot al deze vormen maar AI (niet. Dit komt door de verschillen in de oorsprong van NI en AI. Beide zijn ontstaan door een evolutionair proces waarbij verschillende iteraties ontstaan door mutatie en geselecteerd worden naar een volgende ‘generatie’, met het verschil dat NI gebruik maakt van de natuur als selecterende factor, en AI van menselijke motieven als selecterende factor. Dit zorgt ervoor dat AI geëvolueerd kan worden zonder dat het zichzelf in stand hoeft te houden. Dit maakt dat veel eigenschappen van de menselijke psyche, die noodzakelijk zijn voor het voortbestaan van onze genen, niet nodig zijn voor het voortbestaan van AI. Dit verschil in oorsprong en wat dat voor gevolg heeft op de verschillen tussen AI en NI is goed te zien in hoe beide vormen van intelligentie beelden waarnemen en begrijpen (6). 3.1b Het probleem van waarneming Waarneming is niet zo vanzelfsprekend als veel mensen denken. Het verwarde cognitieve wetenschappers, cybernetische ingenieurs, psychofysiologen en natuurlijk AI onderzoekers. Hun conclusie was: 'Het is mogelijk om een eindig 6 aantal objecten op een oneindig aantal manieren te interpreteren’ (6). Dit is een serieus probleem, omdat het betekent dat elke momentopname van de werkelijkheid, zoals elke visuele momentopname van de werkelijkheid, een oneindig aantal mogelijke interpretaties heeft. De onderliggende oplossing waar al deze wetenschappers naar wezen voor dit probleem is belichaming. Begin jaren negentig werd dit echt duidelijk onder robotica-ingenieurs zoals Rodney Brooks die de roomba uitvond. Hij was de eerste robotica-ingenieurs die voorstelde dat er geen oplossing was voor het probleem van waarneming zonder belichaming (6)(7). Dus hoe gebruiken mensen hun lichaam voor waarneming? En kan AI ook de wereld interpreteren zonder lichaam? 3.1c Hoe werkt waarneming van NI? Om erachter te komen hoe mensen waarnemen moeten we ver terug in onze evolutionaire geschiedenis. Het brein is van onder naar boven geëvolueerd, wat betekent dat breindelen die onderaan het lichaam zitten al het langst bestaan en andersom. Het oudste gedeelte van het brein is de hersenstam die verantwoordelijk is voor alle automatische functies zoals ademhaling, hartslag en je reflexen. Voor het eerste primitieve leven waren deze functies het belangrijkst. Boven de hersenstam bevindt zich het cerebellum dat verantwoordelijk is voor bijna alle motorfuncties zoals lopen en evenwicht houden. En hier weer boven bevindt zich de Thalamus die dient als een schakelcentrum voor sensorische informatie zoals zien, horen, voelen (8). Deze volgorde laat zien dat automatische functies eerst kwamen, daarna gingen we bewegen en vervolgens pas waarneming. Door de volgorde van ontwikkeling is waarneming nog steeds diep verbonden met onze motorfuncties en staat van ons lichaam (6). Een goed voorbeeld hiervan is te zien in een onderzoek naar hoe mensen hoogte waarnemen. In dit onderzoek wordt aan twee groepen mensen gevraagd hoe hoog ze een berg inschatten. Hierbij krijgt De ene groep een sapje met veel suiker en de andere groep niet. Waar ze achter kwamen is dat de groep met het sapje de berg consistent lager inschat dan de groep zonder (6)(9). Als je minder energie hebt dan neem je dat mee in je berekeing voor het waarnemen van de wereld. Dit voorbeeld laat zien dat wij de wereld interpreteren door onze lichaamstaat als referentie punt te gebruiken. Nog een voorbeeld van de dynamiek tussen lichaam en waarneming is de invloed van je lichaamshouding op je emoties. Mensen zijn dieren die rechtop lopen, wat ervoor zorgt dat al onze kwetsbare delen (ingewanden, hart etc…) open naar de wereld worden 7 gepresenteerd. Bij diersoorten die met al hun poten op de grond staan is dit niet zo, hun kwetsbare delen hangen onder hun lijf met daaroverheen een pantser van rugwervels en ribben. Omdat onze kwetsbare delen zo open tentoongesteld worden, heeft het brein door evolutie ingebouwde reflexen die je beschermen door je lichaamshouding onderbewust aan te passen (10). Een voorbeeld hiervan is dat mensen hun rug krommen wanneer ze zich angstig en bedreigd voelen. Dit is ook de reden dat mensen met een kromme rug minder aantrekkelijk worden gevonden. We gebruiken de aanwezigheid van een rechte rug als een indicator voor zelfverzekerdheid. Deze dynamiek tussen lichaam en geest werkt ook andersom. Als jij je rug expres recht houd of sport om je houding te verbeteren, dan verander je het referentiekader van je waarnemingen waardoor je de wereld letterlijk minder eng gaat zien. Het brein in al zijn delen. 8 3.1d Hoe werkt waarneming van AI? Waarneming is complexer dan we kunnen begrijpen, dus hoe lost AI dit probleem op? Het probleem van waarneming is lastig om op te lossen. De oneindige hoeveelheid interpretaties van de wereld maakt het moeilijk voor AI om beelden te zien en te begrijpen. Dit probleem is zo groot dat velen niet geloven dat AI ooit in staat zal zijn tot waarneming en logisch begrip hierover (6). Voorlopig is het ons dan ook nog niet gelukt om een AI te creëren die hiertoe in staat is. We zijn echter wel ver op weg. We trainen AI’s door gebruik te maken van een transformer-model. In dit model kan je alle input behandelen als taal, waaronder beelden (11). Dit model kan je vervolgens trainen door het vragen te geven en het te laten gokken wat het antwoord zal zijn. Vervolgens toon je de AI het antwoord en geef je het een feedback op hoe goed zijn antwoord was. De AI zal patronen en verbanden vinden tussen de antwoorden en dit gebruiken voor betere voorspellingen (3). Deze manier van trainen wordt ook gebruikt om AI beelden te laten begrijpen (11). De kwaliteit van dit trainingsproces hangt af van de accuraatheid van de betekenis die aan de beelden is gegeven. Zo is er een voorbeeld van een AI die getraind was om verschillende soorten vissen te herkennen en beelden van deze vissoorten te genereren. Er was echter een probleem, de AI gegenereerde beelden van bepaalde vissoorten met mensen vingers onderaan de buik van de vis. Dit kwam doordat er tussen de beelden die gebruikt werden voor training ook beelden zaten van vissers die hun vangst in hun handen hielden (12). Dit voorbeeld laat duidelijk zien dat de AI aan het gokken is wat de beelden precies betekenen aan de hand van de verbanden die het heeft gevonden maar een dieper begrip van wat de beelden daadwerkelijk betekenen mist. 9 AI die faalt een vis te construeren Dit zou echter kunnen veranderen door de opkomst van AGI (11), wat staat voor Artificial General Intelligence. Een AGI is een AI-systeem dat het vermogen heeft om te beredeneren, te leren, complexe ideeën te begrijpen en zich aan te passen aan nieuwe situaties, net als een mens. Of we ooit zoiets kunnen ontwikkelen is een raadsel. Na de ontwikkeling van de nieuwste versie van chatgpt (GPT4) is er een petitie gestart waarin werd opgeroepen om het trainen van AI modellen groter dan dat van GPT4 stop te leggen. Dit om de reden dat het ontwikkelen van AI modellen soms onvoorspelbare gevolgen met zich mee kan brengen (11). Zo wisten OpenAI developers niet dat door hun AI model te vergroten GPT4 plotseling een uitgebreide scheikundige vaardigheid had ontwikkeld (11). Deze vaardigheid kon dan vervolgens gebruikt worden door mensen die bommen of gif wilde maken. Door deze onvoorspelbaarheid zou het best kunnen dat naarmate AI modellen steeds groter worden, er een AGI kan ontstaan (11). 10 Conclusie Mensen hebben de natuur als selecterende factor gehad tijdens hun evolutionaire ontwikkeling, terwijl AI wordt geselecteerd op basis van menselijke motieven. Dit verschil in oorsprong heeft invloed op hoe AI en mensen de wereld waarnemen en begrijpen. Mensen gebruiken hun lichaam om de wereld te interpreteren en waarnemen, terwijl AI dat niet kan. Hierdoor is AI niet in staat een dieper begrip te vormen. Dit maakt AI niet intelligent zoals mensen. Dit zou echter wel kunnen veranderen in de toekomst omdat het trainen van AI onvoorspelbaar is. 11 3.2 Hoe kan AI helpen in het Industrieel Product Ontwerpproces? Om erachter te komen welke implicaties AI zal hebben voor de toekomst van industrieel productontwerp moetten we eerst weten hoe AI kan helpen binnen het ontwerpproces. Ik behandel in dit hoofdstuk verschillende fase van het ontwerpproces en wat voor AI tools hierin kunnen helpen. Onderzoek In de onderzoeksfase is er al een heel duidelijk antwoord op deze vraag. Iedereen is tegenwoordig bekend met chatGPT en wat dat voor implicaties heeft voor het vergaren van kennis. Ook voor dit onderzoek heb ik chatGPT gebruikt. Zo kan ik hypothetische stellingen testen en om wetenschappelijke artikelen vragen die deze stellen mogelijk kunnen onderbouwen of ontkrachten. Hiernaast kan het ook gebruikt worden voor het opstellen van persona's, wat een methode is om een doelgroep in kaart te brengen met al hun eisen, wensen, gewoontes en gedrag. Het kan ook gebruikt worden voor het analyseren van markttrends en gegevens van concurrenten, zoals productkenmerken, prijzen en marketingcampagnes. Dit kan helpen bij het identificeren van kansen en het verbeteren van de positionering van het product in de markt. ChatGPT kan ook gebruikt worden voor het samenvatten en visualiseren van data uit je onderzoek. Zo liet Greg Brockman (een van de oprichters van OpenAI) in een TED talk zien hoe hij een Excel-bestand met data aan chatGPT geeft met de vraag de data samen te vatten in een grafiek (13). Doordat chatGPT alle codeertalen snapt was het in staat de data van het excel bestand te lezen en een grafiek te maken. Naast chatGPT heb je ook andere tools die gebruikt kunnen worden voor onderzoek. Zo heb je de tool ‘pdfGPT’ die je in staat stelt specifieke vragen te stellen aan pdf documenten. Met deze tool kan je gemakkelijk wetenschappelijke artikelen doorgronden en begrijpen. Dit kan je doen omdat het je in staat stelt vragen te stellen aan het pdf document zelf. Deze tool gebruikt een versie van chatGPT en traint die met de informatie van het PDF document. Een andere AI tool die ik gebruikt heb is ‘Glasp’. Hiermee kan je overal op het internet tekst markeren en opslaan. Deze gemarkeerde tekst wordt dan gebruikt om je eigen persoonlijke AI te trainen, die je vervolgens weer vragen kan stellen. Hiernaast heeft Glasp ook een plugin voor in je Chrome browser die de tekst van youtube filmpjes laat zien 12 waaruit je tekst kan markeren. Al tools zoals deze maken onderzoek alleen maar makkelijker en dit zal in de toekomst ook alleen maar beter worden. Conceptontwikkeling AI kan ook goed gebruikt worden voor de conceptontwikkelingsfase. Het gebruik van image generators is een goede manier om concepten te genereren aan de hand van een omschrijving van je ideeën. Dit proces heeft echter wel limieten. Zoals eerder besproken is AI niet in staat om een logisch begrip te vormen over de beelden die het genereert. Als je het vraagt een plaatje van een te genereren van een fiets dan weten het niet hoe trappers werken waardoor het maar een gok doet over hoe een fiets eruit moet zien. Dit kan gekke uitkomsten als gevolg hebben waarbij gegenereerde plaatjes trappers missen of een zadel hebben dat veel te hoog zit. Daarom hebben dit soort image generators meer invloed op concepten die voornamelijk gericht zijn op vormgeving, omdat je hier geen technisch inzicht voor nodig hebt. Er zijn wel manieren om AI hierbij te helpen. De tool Vizcom doet dit op een hele interessante manier. Deze image generator kan je een schets geven die het gaat gebruiken als frame tijdens het genereren van beelden. Op deze manier kan je fouten die AI zou maken door zijn tekort aan technisch inzicht wegwerken door een goede schets te gebruiken. Dall-E beelden van een fiets 13 Naast het helpen bij het genereren van concepten kan AI ook helpen bij het presenteren en verkopen van concepten. De tool flair.ai kan bijvoorbeeld ingezet worden voor het renderen van fotorealistische omgevingen voor product placement. Andere opkomende tools zoals Adobe Firefly en Microsoft Designer kunnen hier ook bij helpen. Het zou best kunnen dat taken binnen Industrieel productontwerp zoals Renderen enorm zullen veranderen in de toekomst door dit soort technologieën. Van schets naar render in Vizcom Product placement render in Flair.AI 14 Ontwerp- en engineering Ondanks een tekort aan technisch inzicht kan AI nog steeds gebruikt worden in de engineeringfase. Zo worden efficiënte configuraties van metalen frames van onder andere vliegtuigen, drones en raketten berekend door AI (14). Hierbij train je een AI met natuurkundige wetten en laat je de het een simulatie maken van hoe de kracht verdeeld is over een metalen frame. Hieruit kan de AI honderden opties berekenen van configuraties die deze kracht nog efficiënter verdelen. Ook in het 3D-cad programma blender heb je nu een plugin die chatgpt koppelt. Hiermee kan je 3D modellen beschrijven waarna chatgpt dat probeert te construeren in blender. Dit soort toepassingen zullen steeds vaker onderdeel worden van de 3Dcad werkomgeving en het makkelijker maken om modellen te optimaliseren en construeren. Frame ontworpen door NASA met AI Conclusie Langzaam maar zeker zal AI steeds meer voorkomen in het industrieel productontwerpproces. Zo zien we dat AI taal-modellen goed ingezet kunnen worden voor onderzoek. Voor het genereren van concepten kunnen image generators goed gebruikt worden maar dan wel voornamelijk voor vormgeving. En tijdens het engineeren kunnen AI tools helpen met 3D-cad modelleren. 15 3.3 Interview Constant Brinkman Constant Brinkman is een expert op het gebied van ICT. Hij heeft meerdere ICT bedrijven gestart en weet veel over Big data en programmeren. Samen met zijn team heeft hij een van de eerste AI exposities van de wereld gemaakt en tentoongesteld in Amsterdam. Hier ben ik naar toe geweest om hem te interviewen. Ik merkte in zijn antwoorden een dualiteit van enthousiasme en angst toen we het hadden over de toekomst van AI. ‘De geest is uit de fles en we krijgen hem niet meer terug’ zijn conclusie: we staan aan het begin van een revolutie die misschien wel de laatste zou kunnen zijn. Volgens hem zullen wij als mensheid nog grote uitdagingen krijgen om de ontwikkeling en het gebruik van AI te reguleren. Hierbij gaf hij een voorbeeld van de “Bias” in AI en hoe dit kan leiden tot exclusie en racisme. Daarnaast was hij ook bang dat door AI er een oneindige hoeveelheid aan cultuur gegenereerd kan worden waardoor bestaande culturen makkelijk verdrukt zullen worden, wat kan leiden tot het afnemen van de kwaliteit en functionaliteit van onder andere taal. Tegelijkertijd was hij ook heel optimistisch over de implicaties van AI. Hij zag in dat een gereedschap van dit kaliber gebruikt kan worden voor een gigantische hoeveelheid goed. Een samenleving waarin iedereen zijn solicitatiebrief laat schrijven aan de hand van de informatie die je computer van je verzameld, zag hij als een nabije toekomst. Vervolgens werd deze sollicitatiebrief in zijn ogen ook weer gelezen door een andere AI wat het hele zoeken naar een baan zou automatiseren. Grootschalige implementaties van AI in de samenleving zoals dit staan ons zeker te wachten, vond hij. Een toekomstbeeld zoals dit te realiseren is nu echter nog lastig. AI is namelijk nog niet in staat “out of the box” te denken. Het kan alleen maar verbanden leggen die hij heeft gevonden in zijn database. Hierdoor is menselijke creativiteit nog niet overbodig, zei hij. Conclusie De implicaties van AI op de samenleving zullen veel groter zijn dan we denken en we kunnen niet meer terug. Toch zijn er banen en taken die nooit overgenomen zullen worden door AI aangezien het niet “out of the box” kan denken. 16 3.4 Toepassing Ik ben veel potentiële AI tools tegengekomen in mijn onderzoek en ben er achter gekomen waar de grenzen van deze tools liggen. Nu wil ik deze kennis omvormen naar een stappenplan dat uitlegt hoe je deze tools kan gebruiken in de industrieel product ontwerp cyclus. Dit plan ga ik testen door te proberen een koffiezetapparaat te ontwerpen. Analyse fase 1. Laat Chatgpt een PVE opstellen aan de hand van een persona en een marktonderzoek Prompt: Hey ChatGPT, Ik ga een koffiezetapparaat ontwerpen. Ik wil graag dat je een persona opstelt, een marktonderzoek doet en een plan van eisen maakt voor dit product. Doe dit zoals beschreven in de volgende stappen. Als je een antwoord niet afmaakt dan zal ik antwoorden met “1”. Maak in dat geval je antwoord af. Stap 1, Persona: Maak een persona van de doelgroep die geïnteresseerd is in dit product. Stel 5 eisen op waarvan de doelgroep vindt dat dit product aan moet voldoen. Geef 3 bronnen (en de bijhorende links) waarmee je kan aantonen dat dit een veelvoorkomende doelgroep is. Stap 2, Marktonderzoek: Doe een marktonderzoek naar dit product en vertelt wat de huidige markt mist. Doe dit door eerst 5 bekende bestaande producten op te noemen en kijk hoe deze producten overeenkomen met de eisen die je hebt opgesteld in het eerder gemaakte persona. Formuleer je antwoord op de vraag “wat mist de markt?” in 1 zin. Stap 3, Visie: Gebruik het persona en het marktonderzoek om een visie op te stellen over dit product. Formuleer de visie in 1 zin. Stel 5 functies op die dit product moet hebben zodat het zou voldoen aan deze visie. 17 Stap 4, Plan van eisen: Maak een opsomming van alle eisen, wensen en functies die benoemd zijn in de vorige stappen. Geef elke eis een nummer. Voor de rest van ons gesprek zal ik refereren aan deze lijst van eisen, dus onthoud goed welk nummer welke eis betekent. Resultaat: 18 Ontwerp & Verificatie 2. Laat chatgpt een prototype maken en een plan om dit prototype te testen voor het oplossen van een eis Prompt: In deze opdracht zal ik refereren aan het eerder opgestelde plan van eisen. Zoek nu voor eis 9, 5 bestaande producten die deze eis al oplossen en gebruik elementen uit deze producten ter inspiratie voor een nieuw prototype. Leg uit hoe dit prototype eruit ziet, hoe het werkt en hoe je het kan testen of het de eis wel oplost. Denk dit prototype technisch zo ver mogelijk uit. Resultaat: 19 2.1 Als een eis over de vormgeving gaat vraag chatgpt om een prompt te schrijven voor midjourney die het prototype omschrijft Prompt: Schrijf een prompt voor Midjourney in het Engels waarin je beschrijft hoe dit prototype eruitziet. Gebruik alleen maar keywords en geen lopende zinnen. Resultaat: Koffiezetapparaat concepten van Dall-E Uiteindelijk gebruikte prompt: “A coffee machine concept with transparent water tank, reusable filter, detachable steam wand, foldable tray, sleek/modern/ecofriendly design, easy to use, photorealistic” 20 3. Doe een brainstorm zonder AI en kijk hoe deze informatie toe te passen is op een prototype en denk dit verder uit Resultaat: Schets van concept 4. Gebruik Blender met de chatgpt plugin. omschrijf het eerder genoemde prototype Prompt: Kun je het script voor blender maken voor een koffiezetapparaat in de vorm van een kubus. Kun je een geëxtrudeerde snede in de kubus maken om een inham te creëren. Kun je dan een mondstuk toevoegen dat aan het dak van deze inham hangt. En kun je dan een kopje koffie maken onder het mondstuk? 21 Resultaat: Blender modellen 5. Maak het prototype 6. Test het prototypen aan de hand van het eerder opgestelde testplan. Voeg eisen toe aan de PVE wanneer nodig en herhaal de gehele ‘ontwerp & verificatie’ stap totdat er geen eisen meer zijn. 22 Presenteren 7. Schets je product in line art Line art schets 8. Gebruik Vizcom om deze line art schets te veranderen in een render Prompt: 3D render of a coffee machine, design concept, photorealistic, wood panels, chrome frame, removable transparent reservoir, transparent background Resultaat: Vizcom render 23 9. Gebruik Flair.AI om een product placement plaatje te genereren en gebruik dit voor je presentatie Flair.AI render Prompt: Coffeemachine on top of an orange sand dune, against a blue sunset Coffeemachine on a spruche wood kitchen counter, against a white tiled wall 24 4. Conclusies Is AI intelligent zoals mensen? Het verschil in oorsprong heeft invloed op hoe AI en mensen de wereld waarnemen en begrijpen. Hierdoor is AI niet in staat een dieper begrip te vormen. Dit maakt AI niet intelligent zoals mensen. Hoe kan AI helpen in het Industrieel Product Ontwerpproces? AI taal-modellen kunnen goed ingezet worden voor onderzoek. Voor het genereren van concepten kunnen image generators goed gebruikt worden maar dan wel voornamelijk voor vormgeving. En tijdens het engineeren kunnen AI tools helpen met 3D-cad. Dit soort tools zullen alleen maar beter worden en helpen in het Industrieel Product Ontwerpproces. 4.1 Beantwoording Hoofdvraag Welke implicaties heeft de opkomst van AI op de toekomst van industrieel productontwerp? De opkomst van AI is in stroomversnelling gegaan. Met de dag komen er nieuwe AI tools uit die het leven makkelijker maken. Veel van deze tools zullen hun plek vinden in het industrieel productontwerpproces. Deze tools zullen ontwerpers echter nooit vervangen wegens de verschillen tussen NI en AI. De implicaties van AI op de toekomst is dus positief 4.2 Discussie Hoe AI de toekomst gaat beïnvloeden is natuurlijk een raadsel. Toch zijn er aanwijzingen dat een technologie zoals die enorm veel potentie heeft. De meningen van vele AI onderzoekers over deze “potentie” verschilt enorm. 50% van AI-onderzoekers geloven dat er een kans van 10% of meer is dat mensen zullen uitsterven doordat we AI niet goed zullen kunnen beheersen. Dit denken ze vanwege de mogelijk oncontroleerbare invloed die AI kan hebben op de markt dat catastrofale gevolgen met zich mee kan brengen. Dit in combinatie met de ontwikkeling van AGI dat talloze banen kan overnemen inclusief Industrieel Product Ontwerp, maakt AI een gevaarlijke technologie. Om deze reden zou het 25 best kunnen dat overheden van over de hele wereld strenge regels opstellen rond het gebruik van AI of het misschien zelfs verbieden. Dit zou ertoe kunnen leiden dat veel AI tools die nu ontwikkeld worden niet meer fiancieel winstgevend worden en daardoor geen plek zullen vinden in product ontwerp. 26 Bronnen 1. DPG Media Privacy Gate. (n.d.). https://www.ad.nl/tech/chatgpt-isslimmer-geworden-maar-heeft-privacy-nog-niet-op-orde~aa95e563/ 2. Bullrider. (n.d.). ChatGPT on track to be adopted more quickly than TikTok or Instagram [Online forum post]. https://www.moomoo.com/community/feed/109798653886470 3. OpenAI. (2021). ChatGPT [Computer software]. https://openai.com/products/gpt-3/ 4. Adwise Internetmarketing. (n.d.). Wat gaat Artificial Intelligence (AI) ons brengen in 2023? | Considerati. Considerati. https://www.considerati.com/nl/kennisbank/artificial-intelligence2023.html#:~:text=AI%20zal%20steeds%20meer%20gebruikt,aan%20de%20z org)%20worden%20ge%C3%AFntegreerd. 5. Wikipedia-bijdragers. (2023). Intelligentie. Wikipedia. https://nl.wikipedia.org/wiki/Intelligentie 6. OxfordUnion. (2022, January 6). Jordan Peterson: Imitation Of The Divine | Full Address and Q&A | Oxford Union [Video]. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=4O-UZGnv9O0 7. Wikipedia contributors. (2023). Roomba. Wikipedia. https://en.wikipedia.org/wiki/Roomba 8. Kaas, J. H. (2013). The evolution of brains from early mammals to humans. Wiley Interdisciplinary Reviews: Cognitive Science, 4(1), 33–45. https://doi.org/10.1002/wcs.1206 9. Lahtinen, A., Juvonen, K. R., Lapveteläinen, A., Kolehmainen, M., Lindholm, M., Tanila, H., Kantanen, T., Sinikallio, S., Karhunen, L., & Närväinen, J. (2019). Metabolic state as a modulator of neural event-related potentials for food stimuli in an implicit association test. Physiology & Behavior, 209, 112589. https://doi.org/10.1016/j.physbeh.2019.112589 10. Kravitz, E. A. (2000). Serotonin and aggression: insights gained from a lobster model system and speculations on the role of amine neurons in a complex behavior. Journal of Comparative Physiology A-neuroethology Sensory Neural and Behavioral Physiology, 186(3), 221–238. https://doi.org/10.1007/s003590050423 11. Center for Humane Technology. (2023b, April 5). The A.I. Dilemma - March 9, 2023 [Video]. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=xoVJKj8lcNQ 27 12. Universiteit van Nederland. (2023, April 9). Kan AI een originele hit schrijven? [Video]. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=DXa-hqPm9HA\ 13. TED. (2023, April 20). The Inside Story of ChatGPT’s Astonishing Potential | Greg Brockman | TED [Video]. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=C_78DM8fG6E 14. Hille, K. (2023). NASA Turns to AI to Design Mission Hardware. NASA. https://www.nasa.gov/feature/goddard/2023/nasa-turns-to-ai-todesign-mission-hardware 15. Sebastien Bubeck. (2023, April 6). Sparks of AGI: early experiments with GPT4 [Video]. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=qbIk7-JPB2c 16. AkshayCreates. (2023, February 12). Using AI In Your Design Process (MidJourney, Stable Diffusion, Vizcom) - AI FOR INDUSTRIAL DESIGN [Video]. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=2yI0zBnH2bk 28
