Moeten we AI in onderzoek op dezelfde manier behandelen als dierproeven?

Als we heel eerlijk zijn, is de titel van dit artikel een beetje bedoeld als clickbait. Maar als we iets verder kijken, is deze vraag misschien niet eens zo belachelijk als hij lijkt. Sterker nog, deze vergelijking zou het beginpunt kunnen zijn voor een nuttige discussie over de voor- en nadelen van het gebruik van AI in onderzoek en onderwijs.

Op het eerste gezicht lijkt het verschil tussen levenloze AI-computermodellen en proefdieren tamelijk groot. Als we deze twee groepen vanuit hun rol binnen het wetenschappelijk onderzoek bekijken, worden de overeenkomsten duidelijker. 

Zo heeft de enorme toename van de toegankelijkheid en mogelijkheden van AI geleid tot ontdekkingen en innovaties in vakgebieden zoals geneeskunde, milieuwetenschappen en techniek en de deur geopend naar analytische methoden die voorheen onmogelijk werden geacht. 

Op dezelfde manier is het gebruik van dierproeven van groot belang geweest voor het ontwikkelen van wetenschappelijke kennis rondom de natuur, het menselijk lichaam, geneeskunde en in vele andere vakgebieden, en worden deze methodes tot de dag van vandaag ingezet.

In de Russische stad Novosibirsk is er zelfs een monument neergezet om de bijdrage van laboratoriummuizen aan de wetenschap te herdenken.

Strenge vereisten
Natuurlijk kunnen deze laatste ontdekkingen niet los gezien worden van de wreedheden en het dierenleed die ermee gepaard gingen en de ethische vragen over het gebruik van proefdieren die daarop volgden. 

Tegenwoordig is het gebruik van dierproeven sterk gereguleerd. In Nederland worden vergunningen voor dierproeven alleen verleend als er geen redelijk diervrij alternatief voor het experiment beschikbaar is en als de potentiële maatschappelijke voordelen opwegen tegen het ervaren leed van de dieren. 

Experimenten die toch plaatsvinden, moeten dit leed zoveel mogelijk beperken en voldoen aan strenge vereisten. Bij de UU en het UMCU ligt de taak om de naleving van deze wetgeving te waarborgen in handen van de Instantie voor Dierenwelzijn. Die verstrekt ook informatie en ondersteuning aan onderzoekers die met dieren werken.

Het is niet onze ambitie om bij te dragen aan de discussie of deze regelgeving toereikend of rechtvaardig is, aangezien dit meer aandacht verdient dan we er hieraan kunnen besteden. We willen wel de huidige benadering van dierproeven gebruiken om een ​​(onvolmaakte) vergelijking te maken met de rol van AI in onderzoek en onderwijs. 

Grote risico’s
Net als bij dierproeven kan het wetenschappelijk potentieel van AI niet los worden gezien van een reeks praktische en ethische bezwaren die samenhangen met het gebruik ervan. De training en het gebruik van AI-modellen is energie-intensief, wat leidt tot aanzienlijke CO2-uitstoot als er geen gebruik wordt gemaakt van hernieuwbare energiebronnen. 

Daarnaast is veel aan te merken op de manier waarop data voor AI-modellen wordt verzameld, aangezien dit proces risico’s rondom privacy, intellectueel eigendom en vooringenomenheid met zich meebrengt. 

Bovendien botsen sommige toepassingen van AI met wetenschappelijke principes, bijvoorbeeld omdat ze stappen van onderzoek verhullen en herhaling van onderzoek compliceren, om nog maar te zwijgen over de diverse morele en ethische kwesties die naar voren komen ​​als AI een centrale rol krijgt in besluitvormings- of aanbevelingsprocessen. 

Er zijn momenteel geen algemeen aanvaarde principes en procedures gericht op deze zorgen, terwijl deze rondom het thema dierproeven al veel beter ontwikkeld zijn.

Natuurlijk kun je je afvragen of deze AI-gerelateerde zorgen vergelijkbaar zijn met het leed en de impact van dierproeven. Dit is echter niet een discussie die we hier willen voeren. In plaats hiervan willen wij voorstellen dat de huidige aanpak op het gebied van dierproeven een inspiratiebron gaat vormen voor de ontwikkeling van regelgeving en protocollen op het gebied van AI, aangezien het gebruik van AI op het moment nog grotendeels ongereguleerd is. 

Afwegen van voor- en nadelen
Het zorgvuldig afwegen van de maatschappelijke voor- en nadelen van een AI-onderzoekstoepassing zou kunnen helpen om te bepalen of die toepassing werkelijk van waarde is, of dat een alternatieve aanpak passender zou zijn om hetzelfde doel te bereiken. 

Ook zou het waardevol zijn om te onderzoeken hoe de schade bij het gebruik van AI  geminimaliseerd kan worden, bijvoorbeeld door prioriteit te geven aan het ontwikkelen van energiezuinige modellen. 

Het spreekt voor zich dat bepalen wat wel of niet wenselijke toepassingen van AI zijn een uiterst delicaat en ingewikkeld proces is dat zich zal moeten verhouden tot bestaande discussies over hoe (en of) de 'waarde' van wetenschap moet worden beoordeeld.

Misschien is het een idee deze taken en vragen te delegeren aan een instelling die lijkt op de eerdergenoemde Instantie voor Dierenwelzijn, hoewel dergelijke bureaucratische drempels opwerpen wellicht wat overdreven is. Inspanningen zouden ook kunnen worden gericht op het aanpassen van bestaande procedures en controles rond onderzoeksintegriteit, zodat deze beter aansluiten op het gebruik van AI. 

Tot die tijd is rapporteren over de belangrijkste overwegingen rond de implementatie van AI een manier om een minimale mate van transparantie toe te voegen aan een proces waar dit momenteel grotendeels ontbreekt. 

We hebben zeker niet alle antwoorden op de hier gestelde vragen en we hebben ook niet de illusie dat we de eersten zijn die de besproken thema’s aankaarten. We hopen echter wel dat bovenstaande vergelijking tussen AI en dierproeven enig licht werpt op de vragen die kunnen worden gesteld rond het 'verantwoordelijk' gebruik van AI. 

Het zijn vragen die misschien weer terugkomen de volgende keer dat je op 'uitvoeren' drukt in een AI-model naar keuze. Dit artikel is in ieder geval uitsluitend geschreven door ouderwetse menselijke intelligentie.