Toen Josh Marshall een nieuwe iPhone in gebruik nam — niet omdat hij dat per se wilde, maar omdat zijn oude toestel onherstelbaar beschadigd was — viel hem al snel iets op. De AI-functionaliteit die Apple in de nieuwste modellen heeft geïntegreerd gaat verder dan simpele woordaanvulling: hij probeert zinnen te vormen en suggesties te doen die soms zelfs de richting van het gesprek willen bepalen.
Ready or Not, Here They Come — Notes From the AI Force-Feed ….I just got a new iPhone. I didn’t need a newer version. But my old one was broken in a way that wasn’t easily fixed. So I submitted myself to the hard wheel of… |
Hulp of hinder?
We kennen natuurlijk allemaal de automatische suggesties in Gmail of andere tekstapps die woorden proberen aan te vullen of een volgende zin voorspellen. Die zijn vaak nuttig, vooral om typfouten te corrigeren of simpele reacties te geven. Maar wat Apple nu doet, gaat een stap verder: de AI lijkt niet alleen te voltooien, maar te sturen.
Marshall beschrijft hoe deze kunstmatige intelligentie niet alleen de volgende woordkeuze suggereert, maar probeert een richting voor te stellen voor wat je wilt zeggen — zonder dat je daar expliciet om vraagt. Volgens hem voelt dat soms aan als een agressieve, ongevraagde duw in de rug.
Machine learning als mentale voorsprong?
De kern van zijn observatie is dat moderne machine-learningmodellen steeds beter zijn in het voorspellen van een logisch volgende stap in taal. In veel gevallen werkt het prima — grammaticaal en logisch. Maar het probleem is dat deze voorspellingen vaak neigen naar wat gemiddeld of statistisch “het meest waarschijnlijk” is, en daarmee minder rekening houden met de persoonlijke stijl en intentie van de schrijver.
Marshall benadrukt dat hij zelf snel en intuïtief schrijft: hij “transcribeert wat hij in zijn hoofd zegt”, vaak zelfs op basis van klankwetten en fonetisch spellen. AI-suggesties registreren nauwelijks voordat hij zelf al het volgende woord heeft getypt. Deze vorm van taalintimiteit lijkt moeilijk te vangen voor een algoritme dat vooral algemene patronen nastreeft.
Een bredere trend: Aanbod vóór echte vraag
Wat volgens Marshall opvalt, is dat deze AI-gestuurde functies lijken te worden opgedrongen omdat techgiganten de technologie hebben en die willen uitrollen, niet omdat gebruikers er expliciet om vragen. Hij beschouwt dit als een klassieke situatie van supply-driven revolution — een revolutie gedreven door wat de industrie kan leveren, niet wat mensen werkelijk nodig hebben.
In plaats van alleen te helpen met taakgerichte zaken zoals spellingcorrectie — wat onmiskenbaar handig is — lijken veel van deze nieuwe functies eerder overbodig of niet wat de meeste mensen echt nodig hebben. De vraag blijft: hoeveel assistentie schaadt meer dan het helpt?
De menselijke stem behouden
Voor Marshall ligt de essentie van schrijven in de unieke menselijke stem en het creatieve proces zelf. Taal is niet alleen een serie woorden; het is hoe iemand die woorden plaatst, met persoonlijke ritmes, onverwachte wendingen en neologismen die algoritmes simpelweg niet voorspelbaar kunnen maken.
Hoewel hij erkent dat AI ontegenzeggelijk krachtig is in domeinen zoals patroonherkenning in grote datasets — taken waarvoor menselijke capaciteit simpelweg tekortschiet — ziet hij in deze opdringerige tekstsuggesties een symptoom van een bredere economische kloof: een overschot aan technologische capaciteit die zich op plekken manifesteert waar de werkelijke vraag gering is.
