Bron: Kelly Bulkeley
Een nieuwe generatie AI-tools kan worden getraind op een reeks teksten, vervolgens een prompt aannemen en nieuwe teksten maken die semantisch vergelijkbaar zijn met de originele teksten. Terwijl onderzoekers experimenteren met verschillende toepassingen van deze technologie, rijst natuurlijk de vraag wat er zou gebeuren als deze tools zouden worden getraind met een verzameling droomrapporten. Als een AI-systeem vervolgens een nieuwe reeks teksten zou produceren, wat zou dan de betekenis zijn van deze door de computer gegenereerde “dromen”? Heeft het enige waarde om deze onderzoekslijn voort te zetten, hetzij voor AI-ontwikkeling of voor droomonderzoek?
Ja, er zijn hier enkele potentiële voordelen voor de studie van dromen en voor inspanningen om de AI-systemen te verbeteren. We zullen echter eerst de negatieve effecten van een onvermijdelijk maar uiteindelijk doodlopend experiment moeten overwinnen. Dit experiment zal een verzameling teksten presenteren aan een panel van droomexperts en hen vragen om de menselijke versus door de computer gegenereerde dromen te identificeren. Het bijna zekere resultaat zal zijn dat de experts geen betrouwbaar onderscheid kunnen maken tussen echte en valse droomrapporten.
Wat zou dit betekenen? Je zou uit zo’n experiment gemakkelijk kunnen concluderen dat het droomonderzoek als geheel onbetrouwbaar is en zichzelf misleidt in zijn beweringen. De resultaten lijken een fundamenteel gebrek aan objectiviteit in de studie van dromen aan te tonen.
Dit lijkt misschien gevoelig, maar het weerspiegelt een gebrek aan bekendheid met echt droomonderzoek. Voor de meeste onderzoekers is de vraag hoe onderscheid te maken tussen echte en valse droomrapporten niet iets waar ze zich zorgen over maken. Waarom niet? De reden is simpel: de vrijwel oneindige creativiteit van dromen betekent dat er GEEN taalkundige marker is (behalve wat de dromer kan aangeven) die absoluut en consequent een echt droomrapport kan onderscheiden van een ander soort tekst. Zelfs als je een lange en grote verzameling teksten uit het verleden hebt geanalyseerd, belet dat niet dat toekomstige dromen ongekende, onvoorspelbare nieuwe vormen aannemen.
Inderdaad, veel onderzoekers leunen op het idee dat er geen grenzen zijn aan de vormen die dromen kunnen aannemen. Ze benaderen extreem ongebruikelijke en bizarre soorten dromen, wat Jung ‘grote dromen’ noemde, niet met scepsis over hun legitimiteit, maar met speciale interesse in hun potentiële creativiteit en symbolische complexiteit. Bovendien geven psychoanalytici over het algemeen ook niets om deze kwestie, omdat het vanuit een Freudiaans perspectief niet uitmaakt of je een droom hebt verzonnen – je ‘nep’-droom onthult nog steeds je onbewuste conflicten, net als je ‘echte’ dromen.
Omdat deze vraag van echt vs. nepdromen is iets waarvan onderzoekers zelf over het algemeen niet geloven dat het pragmatisch relevant is voor hun werk, zo’n experiment zou meer een gimmick zijn dan iets anders. Het zou niets van belang onthullen voor de studie van dromen en zou een oneerlijke schaduw van twijfel kunnen werpen op de geloofwaardigheid van degenen die in het veld werken.
Dus is er enig positief nut voor deze technologie? Ja, meerdere mogelijkheden lonken. Een dergelijk gebruik zou een ‘gepersonaliseerde droomverlenger’ kunnen worden genoemd. Als een AI werd getraind op een reeks dromen van een persoon en vervolgens werd gevraagd om een ”nieuwe” droom te genereren, zou het resultaat het individu een “aha!” inzichten. Misschien kunnen hier ook enkele therapeutische toepassingen van zijn, door het individu een ruimer gevoel te geven van het potentieel van zijn eigen verbeeldingskracht, zoals weerspiegeld door de door AI gegenereerde dromen.
Maar zelfs deze praktijk zou een zorgvuldige framing vereisen, om te voorkomen dat mensen ervan uitgaan dat het AI-systeem gezaghebbende kennis heeft van hun dromende zelf. Onze huidige culturele veronderstelling van superioriteit voor vrijwel elke nieuwe technologie zou er in dit geval toe kunnen leiden dat mensen het vertrouwen in hun eigen droomcapaciteiten verliezen wanneer ze door AI gegenereerde dromen tegenkomen, of, misschien onheilspellender, onbewust proberen hun dromen vorm te geven om meer op één lijn te komen met wat de AI hen vertelt dat ze zouden moeten dromen.
Een ander positief potentieel voor deze technologie zou een experiment zijn dat echt interessant zou kunnen zijn in zijn resultaten en goed gebruik zou maken van de expertise van droomonderzoekers. Het experiment zou dit zijn: train verschillende AI-systemen op dezelfde reeks dromen, en laat elk van de systemen zijn eigen reeks nieuwe dromen genereren. Breng op dit punt een panel van droomexperts binnen om de significante verschillen tussen de sets te onderscheiden en te identificeren. De resultaten kunnen inzicht geven in wat elk afzonderlijk AI-systeem onderscheidt van de andere en manieren suggereren om hun algoritmen te verbeteren en te verfijnen. Meer nog, de bevindingen van een dergelijk experiment zouden aspecten van het ‘onbewuste’ van elk systeem kunnen onthullen, waarbij de impliciete waarden en subtiele vooroordelen worden benadrukt. Dit zou kunnen bijdragen aan de essentiële collectieve taak om meer te leren over hoe deze extreem krachtige en steeds wijdverbreide AI-tools daadwerkelijk in de wereld functioneren.
0 Comments