Clown Bassie van het befaamde artiestenduo Bassie & Adriaan zong er in 1982 al over: “…Als ik de dierentaal kon spreken wat zou dat geweldig zijn. Maakte een praatje met de beren of ik sprak met een konijn…”. De opkomst van kunstmatige intelligentie brengt deze langgekoesterde droom van velen een stuk dichterbij. Geavanceerde machine learning wordt namelijk gebruikt om grote hoeveelheden dierlijke geluiden, trillingen en lichaamstaal te analyseren, en patronen te herkennen die voor ons mensen te complex zijn.
Het gebruik van kunstmatige intelligentie om dierentaal te analyseren en te begrijpen, biedt revolutionaire mogelijkheden voor onderzoek waarin het dier centraal staat. Kunstmatige intelligentie kan patronen, vocale signalen en gedragspatronen sneller en nauwkeuriger analyseren dan mensen, wat mogelijk leidt tot een dieper inzicht in de behoeften en emoties van dieren. Technologieën kunnen helpen om de emotionele toestand van dieren te ontcijferen op basis van vocale patronen (zoals blaffen, miauwen of knorren). Het helpt bij het identificeren van stress, pijn, angst of ongemak, waardoor eigenaren en verzorgers sneller kunnen ingrijpen. Zo hebben onderzoekers in het project CETI kunstmatige intelligentie gebruikt om de complexe grammatica van potwalvissen te ontcijferen. Ook op huisdierniveau boekt de technologie vooruitgang: via kustmatige intelligentie aangestuurde apps en systemen als MeowTalk analyseren het miauwen van katten of het blaffen van honden om specifieke behoeften of emoties - zoals pijn, honger of speelsheid - beter te begrijpen.
Hoewel het gebruik van kunstmatige intelligentie om dierentaal te ontcijferen veelbelovend is – bijvoorbeeld om het welzijn van dieren te verbeteren – kleven er aanzienlijke schaduwkanten aan. Een groot gevaar is dat wij menselijke intenties, emoties of taalstructuren op dieren projecteren waar deze niet van toepassing zijn. Modellen zijn getraind op basis van menselijke data, wat kan leiden tot een vertekend beeld van de behoeften en het gedrag van een dier. Dieren communiceren niet alleen via geluid, maar ook via onder andere lichaamstaal, geur en aanraking. Systemen die gebruikmaken van kunstmatige intelligentie kunnen patronen herkennen, maar ze kunnen vaak niet uitleggen waarom modellen tot een bepaalde interpretatie komen (de bekende black box). Dit maakt het voor wetenschappers lastig om resultaten te controleren en te begrijpen of de modellen werkelijk "taal" hebben ontdekt of slechts betekenisloze ruis aan elkaar koppelen.
Onbedoelde stress
Als we kunstmatige intelligentie gebruiken om signalen te reproduceren (bijvoorbeeld om "terug te praten" tegen dieren), riskeren we de sociale structuren en het natuurlijke gedrag van diersoorten te ontwrichten. Dit kan leiden tot onbedoelde stress of het lokken van dieren voor menselijk vermaak of de jacht. Het op grote schaal verzamelen van data in de natuur (geluiden en beelden) roept verder vragen op over de "privacy" van ecosystemen en het eigendom van deze data. Daarnaast is er de vraag of we het recht hebben om op deze manier in te breken in de communicatie van andere diersoorten.
Kunstmatige intelligentie is een krachtig hulpmiddel dat de 'stem van het dier' mogelijk toegankelijker kan maken, maar het is geen magische toverstaf. De grootste uitdaging is om te zorgen dat de interpretaties van kunstmatige intelligentie niet worden gevormd door menselijke aannames, maar door de werkelijke belevingswereld van het dier. Dit vereist een stevig fundament. Het belang van ethische richtlijnen en de koppeling met ecologische kennis zijn daarbij cruciaal. Ethische richtlijnen helpen ons eraan te herinneren dat dieren geen objecten zijn, maar wezens met een eigen vorm van privacy. De technologie moet uiteindelijk ondersteunend zijn ten behoeve van bijvoorbeeld natuurbehoud en verbetering van dierenwelzijn, maar niet worden misbruikt voor menselijk vermaak of economisch belang.
Jong RDA-lid Jamal Roskam heeft dit blog geschreven op persoonlijke titel. Het geeft dus niet de mening van de Raad weer. Jamal is agrarisch bedrijfseconoom, onderzoeker en projectleider bij Wageningen Social & Economic Research, onderdeel van Wageningen University & Research.