Toen Luis von Ahn, CEO van Duolingo, een interne memo hierover stuurde AI vorig jaar had hij niet verwacht dat het viraal zou gaan – of een storm zou ontketenen over de toekomst van werk. Nu legt hij uit wat hij goed had, wat hij fout had, en wat de tegenreactie hem leerde over de echte beperkingen van AI. Het is een openhartige afrekening met hype, groei en de verrassend ingewikkelde belofte van technologie in het onderwijs.
Dit is een verkorte transcriptie van een interview met Snelle reactiegepresenteerd door de voormalige hoofdredacteur van Snel bedrijf, Bob Safian. Van het team achter de Meesters van schaal podcast, Snelle reactie bevat openhartige gesprekken met de beste bedrijfsleiders van vandaag die in realtime uitdagingen aangaan. Abonneer u op Snelle reactie waar je je podcasts ook vandaan haalt, zodat je nooit meer een aflevering mist.
Op dit moment gaat een groot deel van het onderwijs dat zakenmensen moeten doen op technologisch gebied over AI. Ik weet dat dit niet de focus is geweest van wat het leren op Duolingo is, maar zijn er dingen over de manier waarop we het leren over deze nieuwe technologie zouden moeten benaderen die je zou meenemen uit wat je met Duolingo doet? Het wordt ons zeker niet vaak voorgesteld als leuk.
Ik denk dat het belangrijkste dat ik zou zeggen om iets te leren: het hoeft niet leuk te zijn. Het moet gewoon zo zijn dat het mensen gemotiveerd houdt. Er zijn meerdere manieren om mensen gemotiveerd te houden. Met Duolingo hebben we vooral voor plezier gekozen. Dat is het belangrijkste dat we hebben gekozen, maar dat hoeft u niet te doen. Het zien van resultaten houdt mensen bijvoorbeeld gemotiveerd. In het geval van het leren van AI zou ik zeggen dat dit waarschijnlijk een betere motivator van het formulier is. Ik ga AI leren, maar het eerste dat ik ga doen is voor mezelf een dashboard of een minidashboard maken of zoiets. Maar ik denk dat als je de juiste motivatie vindt, dat veel helpt.
Ik moet het je vragen, omdat je vorig jaar rond deze tijd een e-mail over AI hebt verzonden die de zaken een beetje in de war bracht. Geen nieuwe medewerkers tenzij teams laten zien dat AI het werk niet kan doen en bestaande medewerkers (worden) beoordeeld op hun AI-gebruik. Het leidde echt tot deze terugslag op de sociale media en de aandelenkoers. Je bent niet onbekend met het nemen van risico’s. Was dit een groter risico dan u zich destijds realiseerde?
Absoluut. Ik dacht niet dat dit controversieel zou zijn, omdat dit intern, binnen Duolingo, niet controversieel was. Wij zijn begonnen als technologiebedrijf. Ik was een professor in computerwetenschappen die daadwerkelijk de AI-klas gaf aan de Carnegie Mellon University. We hebben AI altijd zoveel mogelijk gebruikt. Intern was dit dus helemaal niet controversieel. Extern denk ik dat ik niet erg duidelijk was, en gezien de manier waarop ik het schreef en zonder het meer context te geven, stelde ik het open voor mensen die dachten dat wat ik probeerde te doen was veel van onze werknemers te ontslaan. Maar dat was nooit de bedoeling. We hebben nog nooit een ontslag gedaan. We hebben nog nooit een ontslag gedaan. Toen ik vorig jaar die memo stuurde, hebben we ons aantal werknemers vergroot en niet verminderd. Er was dat misverstand omdat ik denk dat er veel angst bestaat dat AI banen gaat vervangen, enzovoort, enzovoort. Zoals ik het hier zie, zijn onze medewerkers gewoon veel meer productief als ze AI gebruiken. En dus wil ik dat eigenlijk ook arbeidskracht meer mensen omdat ze meer kunnen doen.
Het leek ook een beetje alsof je mensen dwong. Je maakte het niet speels om AI te leren gebruiken. Het leek bijna op een knuppel, wat volgens mij ook niet noodzakelijkerwijs de bedoeling was. Maar ik denk wel dat het iets is waar veel mensen mee worstelen. Hoe zorg je ervoor dat de mensen in je team die beter bestand zijn tegen deze nieuwe technologie, meedoen?
Ja. Het goede nieuws is dat we bij Duolingo veel mensen aannemen die behoorlijk jong zijn. We nemen veel mensen aan die net van de universiteit komen. We hebben hier gewoon niet veel weerstand ondervonden. Intern hebben we iets dat we de gouden regel van AI-gebruik noemen, namelijk dat je AI moet gebruiken ten behoeve van onze leerlingen. Alles wat we met AI doen, moet ten goede komen aan onze leerlingen. Als het u bijvoorbeeld helpt efficiënter te zijn in het aanbieden van meer functies, is dat in het voordeel van onze leerlingen. Als we een functie uitbrengen die onze leerlingen helpt beter te leren, omdat ze nu bijvoorbeeld interactie hebben met een AI om gesprekken te oefenen, dan is dat in het voordeel van onze leerlingen. Als we AI gebruiken, kunnen we soms kosten besparen, maar dat is niet het doel van ons gebruik van AI. Dat is prima, maar het is niet het primaire doel. Het moet gaan over het helpen van onze leerlingen, in plaats van dat we AI gaan gebruiken om 10 miljoen dollar te besparen. Dat is gewoon niet zo motiverend.
Er zijn enkele berichten geweest over het feit dat u bepaalde dingen die u in die memo zei, terughaalde. Maar je gelooft duidelijk nog steeds in AI. Er bestaat bij u geen enkele twijfel dat dit soort zaken de richting is die het bedrijf moet inslaan.
Ik ben een groot voorstander van AI, maar het komt zeker met sterretjes en lessen. In mijn eerste memo stond bijvoorbeeld dat we elke medewerker gingen beoordelen op zijn gebruik van AI. Ik denk niet dat dat juist was. Veel mensen kwamen naar me toe en zeiden: “Kijk, voor het werk dat ik doe, merk ik dat ik AI alleen maar gebruik omwille van de AI, omdat je me daarop gaat beoordelen, maar het is niet omdat ik eigenlijk denk dat we het voor dit specifieke ding beter kunnen doen.” Ik denk dat je in het geval van prestatiebeoordelingen uiteindelijk moet evalueren hoeveel die specifieke medewerker bijdraagt aan het bedrijf. Voor de meeste van onze medewerkers blijkt dat het gebruik van AI hen helpt meer bij te dragen aan het bedrijf. Dat is waar.
Er kunnen echter gevallen, projecten of specifieke rollen zijn waarin het misschien niet zo veel helpt. En dus was de algemene verklaring: “We gaan u evalueren op het gebruik van AI” niet nodig, en dus hebben we die verwijderd. Het andere belangrijke ding dat volgens mij belangrijk is om te vermelden als het om AI gaat, is dat we AI zoveel mogelijk proberen te gebruiken, maar dat we de kwaliteit echt niet willen verminderen. Voor sommige dingen is AI helemaal klaar om dingen van hoge kwaliteit te doen. Voor sommige dingen is dat gewoon niet zo. En dus gaan we de kwaliteit niet verminderen alleen maar omwille van het gebruik van AI.
Dus waar zie je dat AI dat soort kwaliteit niet kan leveren?
Op veel plaatsen huren we bijvoorbeeld veel kunstenaars en ontwerpers in en onze app is zeer hoogwaardig op het gebied van design, enzovoort. We zien AI gewoon niet het niveau van creativiteit of het niveau van glans bereiken dat onze topmensen op welke manier dan ook hebben. De andere plek waar ik denk dat het gewoon niet de hoogste kwaliteit is, een van de grootste problemen met AI is volgens mij dat het heel goed demonstreert. Wat bedoel ik daarmee? Het is zoiets als: ‘Kijk, het kan een verhaal schrijven’, en als je één verhaal ziet, heb je waarschijnlijk een heel goed verhaal geschreven, zoals het enige verhaal dat ze je lieten zien. En mijn God, het schreef een verhaal.
Maar… in ons geval moeten we misschien duizend verschillende verhalen schrijven zodat mensen een taal kunnen leren. Dan zul je ontdekken dat, ik weet het niet, 20% van de dingen gewoon pure slordig was. Wanneer we veel dingen opschalen met AI, moeten we echt oppassen dat er geen slordig doorkomt. En als de kwaliteit gewoon niet hoog genoeg is, ook al is AI heel mooi en kan het het behoorlijk snel, dan gaan we er gewoon niet voor.
