Het onderhouden van het contact met klanten en het maken van deals gaat in de basis om het sluiten van compromissen, en lange tijd werd gedacht dat alleen mensen daartoe in staat waren. Maar is dat nog steeds zo? Of heeft Artificial Intelligence (AI) naast het overnemen van fysiek werk ook toepassingen die we nooit eerder voorzien hebben?
Compromissen maken
Een potje schaken met een computer is als bieden tegen het casino, het is onvermijdelijk dat je het merendeel verliest. Dit komt omdat schaken een nulsomspel is, wat betekent dat de winst even groot is als het verlies. Er is tenslotte maar één buit te verdelen en dit maakt de uitkomst voorspelbaar. Bij schaken is dit namelijk altijd 1-0, een remise of 0-1.
Schaakcomputers zijn dus simpele vormen van AI die alle mogelijke posities op het schaakbord kunnen toetsen op effectiviteit. Maar bij het sluiten van compromissen is de uitkomst nooit zo concreet, en is het dus moeilijker te voorspellen.
Nieuw algoritme
Met behulp van een nieuw algoritme, dat onder andere ontwikkeld is door de computerwetenschapper Jacob Crandall van de Brigham Young University, lijkt het nu mogelijk te zijn om compromissen te sluiten met AI. Zelfs op een manier die effectiever is dan menselijk handelen.
“Het einddoel is dat we de wiskunde achter de samenwerking van mensen begrijpen, om te bepalen welke attributen AI nodig heeft om sociale vaardigheden te ontwikkelen,” zegt Crandall. Zijn onderzoek werd recentelijk gepubliceerd in Nature Communications. “AI moet in staat zijn om op ons te reageren en te verwoorden waar het mee bezig is. Het moet echt de interactie met mensen kunnen aangaan.”
Lees hier meer over samenwerking
Samenwerking in games
Om erachter te komen hoe effectief AI is in samenwerkingsverbanden, programmeerden de onderzoekers machines met het algoritme genaamd S#. Deze machines werden vervolgens getest in verschillende multiplayer games. Ter vergelijking werd de testen ook uitgevoerd in competities tussen mens en machine en mensen onderling. De meeste compromissen van de machines resulteerden in een win-winsituatie voor beide partijen. In tegenstelling tot de compromissen van mens versus mens.
“Wanneer twee mensen compleet eerlijk en loyaal tegenover elkaar zijn, zouden ze het net zo goed doen als de machines,” stelt Crandall. “Maar de helft loog op een bepaald moment. Dit algoritme leert dus dat morele eigenschappen goed zijn, en is geprogrammeerd om niet te liegen. Daarnaast houdt het bestaande samenwerkingen in stand.”
Menselijke interactie
De onderzoekers versterkten het samenwerkingsvermogen van de machines door ze uit te rusten met menselijk taalgebruik. Bij een goede samenwerking tussen mens en machine zou de machine bijvoorbeeld iets menselijks kunnen zeggen als ‘we worden rijk.’ Maar bij oplichterij of wantrouwen waren de machines minder ‘medemenselijk’. Zo konden ze ook dreigende taal uitslaan als ‘dit zet ik je betaald.’
In alle scenario’s zorgde deze toevoeging voor een verdubbeling van het aantal samenwerkingen. En in sommige gevallen waren de menselijke tegenstanders niet in staat om mens van machine te onderscheiden. Crandall hoopt dat deze onderzoeksresultaten langetermijngevolgen kunnen hebben voor menselijke relaties. “In onze samenleving worden relaties vaak gebroken. Mensen die jaren vrienden zijn worden opeens vijanden. Omdat machines beter in staat zijn om compromissen te sluiten dan ons, kunnen we hier misschien wel wat van leren.”
