De Artificiële Architect

De droom van foutloze machines

In het begin van de 19e eeuw stelde de wiskundige Charles Babbage dat “the unerring certainty of machinery” het probleem van menselijke feilbaarheid zou oplossen. Hij worstelde met de vele menselijke fouten in wiskundige tabellen en droomde luidop van een tijd waarin berekeningen onfeilbaar en foutloos door machines zouden worden uitgevoerd. Het idee van de computer wordt zo geboren uit een frustratie over menselijk falen.

Slechts 200 jaar later worden wij dagelijks geconfronteerd met steeds completere nazaten van zijn geesteskind. Large Language Models (LLM’s) maken aan een duizelingwekkend tempo ongelofelijk complexe en voor mensen onnavolgbare berekeningen en lijken taal zelf wiskundig gekraakt te hebben. Kunstmatige breinen die proberen het menselijk brein en al haar potentie te evenaren en zelfs te overvleugelen. AI-tools die concurreren met schrijvers, programmeurs, grafisch designers, reclamestudio’s, animatiestudio’s en zelfs ministerkabinetten in Albanië. De vraag rijst dus of er ooit een artificiële architect mogelijk zou zijn, en wat het dan betekent om, zoals wij dagelijks proberen, betekenis te willen vinden in elke vierkante meter.

De verleiding van het gemak

Zo ver zijn we voorlopig nog niet. Vandaag gebruiken medewerkers LLM’s zoals ChatGPT, Mistral, Claude of Copilot vooral om eenvoudige schrijftaken te verlichten, versnellen of corrigeren: het witte blad doorbreken, een samenvatting maken, een technische fiche controleren, een moeilijke mail begrijpen, ... Zelfs in dit prille begin komen al prangende vragen naar voren. Wat is de ecologische kost van een prompt en wanneer is het verantwoord om AI in te schakelen? Wat is authenticiteit precies en welke dingen blijf je beter zelf schrijven? Hoe blijven we zelf competent in schrijven én denken, en in staat het werk van een AI te beoordelen, als we steeds meer denkwerk uitbesteden aan AI's? Hoe kunnen we zelf ervaren worden, zonder zelf ervaren te hebben?

Sommige medewerkers gebruiken AI om programmeercode en automatisatiescripts te schrijven om processen op kantoor te versnellen. Zaken die wij vroeger nooit gekund zouden hebben, worden nu laagdrempelig en voor iedereen toegankelijk. Het hoeft nauwelijks te verwonderen dat taalmodellen net hierin excelleren. Programmeercode is namelijk de computertaal bij uitstek. Ondertussen spreekt men zelfs onomwonden over vibe coding of het idee dat men het coderen volledig overlaat aan AI en die nog slechts stuurt door instructies in menselijke taal.

Maar wie draagt straks nog verantwoordelijkheid in onze wereld gebouwd op 'vibes'? Wie begrijpt nog hoe iets is ontworpen en kan aangesproken worden als het fout loopt om het te verhelpen? Misschien is het tijd om bewust vertraging in te bouwen in processen die door AI ongelofelijk versneld worden, zodat een mens met finale verantwoordelijkheid in de loop kan blijven, en om te beginnen spreken over Slow AI en het principe van traagheid, zodat we onze inefficiënties en menselijkheid ook op een nieuwe manier leren waarderen.

Berekenen vs. betekenen

Op het grafische front is AI vandaag voornamelijk in staat om afbeeldingen te genereren. Ook in onze Belgische context gebruiken architecten zoals Valérie Codesido AI om rijke, prikkelende beelden te maken, helemaal anders dan de druk-op-de-knop AI-bagger die het internet overspoelt. Maar ook hier, in het kundig gebruik van generative AI, duiken allerlei vragen op. Wiens intellectuele eigendom is het finaal gegenereerde beeld? Wie is de auteur: de architect, de ontwikkelaar van de AI of de eigenaar van de brondata? En dreigen we niet in een echokamer van pseudo-creativiteit terecht te komen? Maar nog belangrijker: is het wel oké om honderden afbeeldingen van het publieke werk van architecten op te laden om een AI te finetunen? Dat we deze beelden gebruiken in onze architectuuropleidingen, daar ligt niemand wakker van. We vormen immers unieke mensen zoals onszelf, die in relatie met ons ook op onze schaal zullen opereren en waardevolle personen in de samenleving worden. AI daarentegen wordt getraind op competentie-expansie – potentie zonder subject. Het systeem wordt beter, maar niemand in het systeem wordt iemand.

Technische tekeningen zien we voorlopig nog niet, maar men zet hard in op het ontsluiten van BIM-modellen voor LLM’s, zodat ook zij toegang krijgen tot de rijke data verscholen in de digital twins van onze gebouwen. Ondertussen nemen verschillende partners, startups en beroepsfederaties allerlei initiatieven om ook het normatieve, bouwtechnische en wetgevende kader toegankelijk te maken voor taalmodellen. Het is in deze driehoek tussen machine-readable normen, BIM-context en krachtige AI reasoning agents dat waarschijnlijk een enorme meerwaarde kan gevonden worden om op krachtige wijze een steeds zeldzamere ontwerpoplossing te vinden. Een immer toenemende set regels, verlangens en wetten maakt ontwerpen namelijk steeds complexer. Alle hulp is dus welkom.

Wat ontbreekt er dan nog aan een dergelijke potente assistent dan de mogelijkheid om zelf in de wereld te ervaren hoe ruimte voelt en wat het betekent om daarin te bewegen en met mensen te interageren? Ook in robotica worden vandaag gigantische stappen gezet die kort geleden nog ondenkbaar waren. Binnenkort zullen embodied AI’s wellicht een gedeelde ruimte met ons beleven en zo tot een nog completere context – en dus intelligentie – komen. Kunnen wij ons dan voorstellen dat een artificiële entiteit op een dag, werkelijk en gegrond in sensorische ervaring, zou kunnen redeneren over ruimtelijkheid, ordelijkheid en volgordelijkheid, ontwerp en logica, gevoel en schoonheid, betekenis en verwachting?

Wat het ook wordt: hier moeten we een lijn trekken. Een intelligentie gebouwd op een kunstmatig neuraal netwerk van artificiële neuronen en belichaamd op een robotisch platform van plastic en aluminium, sensoren en servomotoren is per definitie vreemd aan ons en dus ook niet zoals ons. Zij zijn niet zoals wij. De in hen gegenereerde intelligentie is dan ook niet zozeer een artificial intelligence dan wel een alien intelligence en dus radicaal anders, zoals schrijver Yuval Harari zo treffend stelt.

De gebouwde wereld is echter altijd voor mensen bedoeld geweest, niet voor AI's. Kunnen we ons dan werkelijk voorstellen dat die ontworpen zou worden door niet-menselijke entiteiten? Zelfs al lijkt de simulatie van menselijkheid steeds completer, ze blijft asymptotisch. Ze nadert, maar raakt nooit de volheid van menselijke ervaring en betekenis. Wat echt geleefd, doorleefd en door een mens belichaamd is, kan niet door simulatie bereikt worden. De na-aping kan nooit het origineel zijn. Juist daarom is het een gevaarlijk idee om de zorg voor onze ruimte en gebouwen uit handen te geven.

Rentmeesterschap

Architectuur is meer dan een berekening. De architect, zo zegt het Griekse woord, is de ‘arche’ van het ‘tecton’: de oorsprong van wat ontworpen of gebouwd wordt. Een ‘artificiële architect’ is daarom altijd een contradictie. Wat artificieel is, kan namelijk niet oorspronkelijk zijn. Mensen falen, zoveel is zeker, maar daaruit besluiten dat we ons vertrouwen dan maar moeten leggen in steeds completere, niet-menselijke systemen, is een brug te ver en een stap die we alleen tot onze schade zouden nemen.

Bij Bureau Bouwtechniek geloven we in mensen, in auteurschap én in krachtige AI-tools die ons ondersteunen, maar niet in het overdragen van onze verantwoordelijkheid of het rentmeesterschap over deze wonderlijke wereld die ons is toevertrouwd. Het is precies in die zorg voor elkaar en de wereld waarin we leven dat wij een blijvende betekenis zullen kunnen vinden in élke vierkante meter. Want een AI berekent, maar een mens betekent.

Over Paulus Present

Paulus Present is expert BIM & digitale innovatie bij Bureau Bouwtechniek; doceert het vak Informatiebeheer in architectuur- en bouwprojecten aan de UGent en is vicevoorzitter van het Technisch Comité Digital Construction van Buildwise.