Artificiële intelligentie in creatieve vakken

25 februari 2023

Dat artificiële intelligentie potten breekt in taalonderwijs was al duidelijk. Bovendien blijkt dat het voor slimme algoritmen een koud kunstje is om ook voor de creatieve vakken en beroepen een enorme game changer te zijn. We voelen de moedeloosheid van creatieve zielen, nu creativiteit niet alleen weggelegd is voor de lucky few, maar letterlijk met een druk op de knop kan gemaakt worden.

Fotograaf Jos Avery, met 28 000 volgers op Instagram (we leggen geen linkje, de ‘valsspeler’), moest bekennen dat zijn prachtige portretfoto’s eigenlijk door een computer gemaakt zijn. David Guetta laat Eminem een stukje tekst zeggen in een DJ-set. Surprise… Eminem wist van niets. Guetta had de stem van Eminem kunstmatig laten nabootsen en kon hem dan alles laten zeggen wat hij wilde. Op de Amazon Kindle store staan al honderden boeken geschreven door chatGPT of met de slimme chatbot als co-auteur. Zo vroegen we Picasso of hij even een afbeelding wilde maken bij onze blog. Salvador DALL-E aan het werk? De lijn tussen realiteit en de fictie vervaagt meer en meer.

Salvador DALL-E

Moet je als mens nog creatief zijn? Artificiële intelligentie link je vrij eenvoudig aan wiskunde of wetenschappen. Complexe wiskundige berekeningen die een computer helpen om patronen op te sporen. Maar wanneer het teksten begint te schrijven, tekeningen kan maken, filmfragmenten genereert en muziek componeert, stellen we ons vragen. Kan AI creatief zijn? Wat kunnen we ermee? En vooral: Hoe is dit mogelijk?

Om deze laatste vraag te beantwoorden, draaien we de klok even terug naar 2021. Daar vinden we twee namen die we tegenwoordig vaak zien opduiken in onze kranten: OpenAI en GPT. Hier zal GPT niet gebruikt worden om een leuke lesinsteek of een dossiertje wereldoriëntatie te pennen, zoals je kon lezen in ons vorig artikel in dit AI-dossier.

In 2021 combineerde OpenAI de vorige iteratie van het taalmodel (GPT versie 3) met afbeeldingen.

Waar ChatGPT voorlopig op eenzame hoogte staat, zijn er nu al meerdere, performante modellen beschikbaar voor afbeeldingen: DALL-E 2, MidJourney en de open-source versie Stable Diffusion.

---

Hieronder geven we jou een aantal insteken die je, onafhankelijk of je lesgeeft in het basisonderwijs of secundair onderwijs, kan gebruiken! 

Als kunstenaar

Een logische samenwerking tussen mens en machine, is in de lessen grafische vormgeving, kunst en culturele expressie. Toepassingen zoals DALL-E en Stable Diffusion kunnen leerlingen prikkelen en motiveren om kunstvormen en stijlen met elkaar te mengen.

Creatieve scribbelaarster Ester Vanherck en stafmedewerker bij Schoolmakers denkt dat AI kan dienen als opstapje voor creativiteit.  In de zwoeg-en-zuchtfase van creatieve processen vlak na jouw instructie als leerkracht, durven leerlingen al eens achterover leunen onder het mom “ik heb geen ideeën” of “ik kan niet tekenen”. Al een geluk dat AI dan idee na idee kan spuien. Maar je hoeft niet daar te stoppen. Je kunt de output van AI gebruiken als vehikel voor creatieve expressie. De echte creativiteit, het handenwerk, het proberen en weer weggommen of overschilderen, hoeft niet te verdwijnen wanneer je AI wilt inzetten in je vak. Laat de tool een katalysator zijn in een veel langer proces. Zo kun je je les rond composities of andere beeldelementen bijvoorbeeld beginnen met het analyseren van enkele AI-afbeeldingen, waarbij je leerlingen vervolgens zelf aan de slag gaan met composities in de ruimte of met collages. Of laat Dall-E enkele surrealistische beelden maken, waarop je leerlingen vervolgens zo’n beeld in 3D met materialen recreëren.

Laat de leerlingen kennismaken met de kenmerken van de stijl van Johannes Vermeer, zoals hoe hij speelt met licht, geel en ultramarijn blauw. Laat het hen toepassen in instructies voor het model, op voorwerpen en zelfgemaakte beelden … verzamel hun voorbeelden en ga er klassikaal door. Reflecteer over de output en stel de vraag: Zien we de elementen van Vermeer terug? Waar komt dat het best uit de verf? Waar ging de artificiële intelligentie de mist in? Dat is alvast duidelijk op de volgende afbeelding 😱.

Als ontwerper

Het voordeel van de kracht van dergelijke AI-systemen steekt in de rekenkracht en de snelheid waarmee ze kunnen werken. Handig wanneer je snel prototypes wil maken of een klant wil laten zien hoe het uiteindelijke design eruit ziet. Je hebt hier ook niet veel voor nodig.

Ga met jouw leerlingen volgende uitdaging aan: neem krantenpapier, een schaar en plakband. Geef hen twintig minuten om een kledingstuk te ontwerpen. Een leuke hoed of een indrukwekkende jurk, bijvoorbeeld. Na twintig minuten heb je natuurlijk geen jurk, maar wellicht hebben de leerlingen wel een idee van hoe ze willen dat het eruit zou zien. Hadden ze de tijd en de materialen, maakten ze er misschien een golvende rode jurk van. Geef hun idee en een foto van de papieren jurk aan het AI-model en 3 … 2 … 1 … we krijgen een beeld van het eindresultaat!

Denk de jurk weg en vervang deze door een interieur of een meubelstuk uit een atelier, een knutselwerk uit de crea-hoek, en je bent opnieuw vertrokken. Zelfs autobouwer Renault daagde zijn klanten uit om de Twingo in een nieuw jasje te steken. Daarvoor dienden ze geen AutoCAD onder de knie te krijgen, maar gebruikten ze generatieve AI-modellen om te ontwerpen, net zoals bovenstaande aanpak! 

En hebben we het over het niveau van kleine kinderen, dan kan een tool als autodraw ook al voor verwondering zorgen bij kleuters. Vraag is of we even vertederd zijn door het gepolijste resultaat?

Als taalleerkracht

We schreven in een andere blog al hoe je AI kan inzetten als taalleerkracht bij de klassieke opdracht ‘Teken een alternatieve cover voor het boek (dat je las)’. We gaan even dieper in op die eerdere creatieve opdrachten.

Je voelt hier wellicht aan dat er wel wat komt kijken bij het opstellen van een goede instructie voor zo’n kunstmodel. Dat is ook zo! In ons verhaal over ChatGPT gaven we jou reeds enkele tips over hoe je jouw instructie of ‘prompt’ kan structureren om betere resultaten te verkrijgen. Shit in = shit out. Gezien dat deze AI-systemen ook gebaseerd zijn op taalmodellen gaat dit ook hier op. Hou rekening met: 

• deze modellen werken doorgaans enkel in het Engels (denk: vakoverschrijdende opdracht); 
• schrijf korte en duidelijke instructies, vermijd volzinnen; 
• verwerk specifieke kunststijlen of vormen in de beschrijving.

Een mooi voorbeeld van hoe het uitwerken van een volledig verhaal, schrijven van een fictieve wereld en het gebruiken van dit soort technologie hand in hand kunnen gaan, kun je zien in het ‘Starhaven AI’-project van digital storyteller Vincent Buyssens.

Als muzikant

We schreven al dat de Franse DJ David Guetta artificieel Eminem z’n stem nagebootst had. AI creëerde ook een nieuw nummer van Nirvana, 25 jaar na het overlijden van Kurt Cobain. Openai, het bedrijf achter ChatGPT, heeft ook muziekgerichte tools. Het heet Jukebox en Musenet en kan op basis van genre, artiest en lyrics een eigen nummer componeren. Benieuwd hoe Elvis klinkt? Spotify heeft net de nieuwste functie ‘DJ’ aangekondigd. Speelt liedjes af als een deejay, gebaseerd op een slim algoritme. Ken je het aisongfestival al? Een van de winnaars had een AI-systeem getraind met vroegere nummers van het Eurovisiesongfestival en daar voegden ze echte zang aan toe. Het resultaat?

Enkele jaren terug was er al het keigrappige Blob Opera van Google. Stemmig voorbeeld? Voor velen een eerste kennismaking met machine learning. Maar wat kun je er nu mee in de muziekles? Het gebruik van slimme toepassingen voor in de muziekles is nog niet zo ontwikkeld. Nu nog niet. Toch resoneert er al het een en ander.

Google probeert met SingSong begeleidingsmuziek te creëren op basis van jouw vocale input. Zing je dus een liedje, zal SingSong daar begeleiding bij componeren. Nog niet klaar, maar zeker iets om op te volgen, want dit kan de muziekwereld democratiseren en ook in de klas zien we zeker mogelijkheden. Klinkt als Humtap: daarmee zal je binnenkort enkel je liedje moeten neuriën en AI zal er een volledig nummer rond bouwen. Dit kan echt wel een leuke toepassing worden voor in de klas.

Met Soundraw.io kan je tegen betaling muziek laten genereren. Niet gratis en dus minder geschikt voor in de klas? Maar misschien wil de leerkracht wel eens experimenteren?

AIVA heeft wel een gratis versie. Benieuwd naar ons eerste jazzy deuntje in D mineur? Spielerei, dat zeker. Maar je kan in de edit-modus wel de samenstelling en dus ook het samenspel van de verschillende instrumenten visueel maken.

Met Musicfy kan je muziek maken vertrekkend van je stem.

Ook met Boomy hebben we even gespeeld. Dit is het duistere resultaat na een half uurtje tweaken. We kunnen ons voorstellen dat leerlingen hier graag mee aan de slag zullen gaan.

Met lalal.ai kan je de verschillende onderdelen vanuit muziekfragmenten filteren. Een instrumental maken van een gezongen liedje? Dat kan.

Echt muziek maken kan natuurlijk met de echte software à la Ableton Live en FL Studio, maar dat heeft dan weer weinig met AI te maken.

Auteursrechten en plichten 

Het zal je niet verbazen, maar ook deze AI-technologie komt niet zonder zijn ethische vraagstukken. Vraagstukken die je best bespreekt met collega’s of studenten, want hier steekt ook een stukje AI-mediawijsheid in. We verdelen deze vraagstukken over twee delen, namelijk de input en de output van het AI-model.

Input

Zoals we schreven in de inleiding, worden systemen zoals een DALL-E of een Stable Diffusion getraind op gigantische datasets. Deze bevatten afbeeldingen en hun beschrijvingen. Zo leert het model wat een portret is, een mat schilderij of stijl van Johannes Vermeer. Heel handig dus wanneer je als leerkracht een leermiddel op Klascement wil plaatsen en daarvoor rechtenvrije afbeeldingen wil/moet gebruiken! Maar waar komen die afbeeldingen vandaan? Zijn die wel echt rechtenvrij? In heel wat prompts vind je bv. Trending on Artstation terug. De artiesten daar zijn niet zo blij dat ook hun creatieve werken gebruikt werden en worden om het model te trainen.

Die beelden werden veelal door middel van ‘scraping’ (beeldt u een sleepnet in bij het vissen op zee) verzameld. Dat is een heel efficiënte manier als je heel veel data wil verzamelen …, maar niet alles wat in het net steekt, is even kosher. Zo zal een Vincent Van Gogh of Johannes Vermeer er geen erg in hebben dat een AI-model zich kan inspireren op zijn stijl. Dat is een geheel ander verhaal wanneer de artiest nog onder de levenden is! Deze artiesten gaven er, veelal, geen expliciete toestemming voor dat hun data verwerkt werd door het AI-systeem. Ben je zelf een artiest en merk je dat een computer jouw specifieke stijl kan nabootsen, dan voel je je daar wellicht een pak minder enthousiast over. Daarom hebben al enkele artiesten en ook het fotoplatform Getty Images rechtszaken lopen tegen de ontwikkelaars van deze soort AI-tools. Dat dit soort tools niet vermelden op welke data of artiesten ze zich baseren, of dat je soms integrale handtekeningen en watermerken ziet verschijnen, zal deze perceptie niet helpen. Zelfs een mediagigant zoals Netflix komt niet zomaar weg met het verkiezen van een AI-artiest boven menselijke. 

Output

Net zoals bij zijn tekst-versie zoals ChatGPT, is de output van deze aanpak niet zonder problemen. Zo is het ook vatbaar voor vooroordelen. Vraag een tool zoals ChatGPT naar een verhaal over een dokter, dan schrijft het vol zelfvertrouwen een verhaal over een man. Vraag een AI-systeem zoals DALL-E of Stable Diffusion naar een afbeelding van die dokter, dan is de kans vrij groot dat je een witte man op het scherm ziet verschijnen. Afbeeldingen waarbij de gebruiker vraagt naar ‘beauty’, zullen vaak voorzien worden van een lichtere huidtint of ongevraagde rondingen.

We riskeren de verworvenheden van de burgerrechtenbeweging en de vrouwenbeweging te verliezen onder de valse veronderstelling van machineneutraliteit. Geautomatiseerde systemen zijn niet inherent neutraal. Ze weerspiegelen de prioriteiten, voorkeuren en vooroordelen – de gecodeerde blik – van degenen die de macht hebben om kunstmatige intelligentie te vormen.

Ester Vanherck

Een link die Ester hierbij wil plaatsen is de volgende…

Absoluut geen onbelangrijke boodschap. Vrij vertaald: Gender Shades gaat over onopzettelijke nalatigheid die het tijdperk van automatisering zal verlammen en de ongelijkheid verder zal vergroten als we het laten etteren. Hoe dieper we graven, hoe meer overblijfselen van vooroordelen we in onze technologie vinden. We kunnen het ons niet veroorloven deze keer weg te kijken, want er staat gewoon te veel op het spel.

Ester vult aan: Een manier om een licht op die bias te werpen en het gesprek erover te starten, is Visual Thinking Strategies. Die methode uit de kunsteducatie is gebaseerd op drie vragen:

• Wat gebeurt er in dit werk?
• Waaraan zie je dat?
• En wat nog meer?

Zo laat je leerlingen hun eigen bias en hypotheses over (al dan niet AI-) afbeeldingen kritisch beschouwen en weerleggen.

Niet alle output is safe for work, en daar hou je best rekening mee wanneer je dit wil inzetten in een klaslokaal. Deze soort tools, waarbij je op commando beelden kan maken, zijn ook uiterst geliefd bij de makers van malafide accounts. Deze gebruiken de beelden dan om mensen om de tuin te leiden of af te beelden in ongewenste situaties. Wraakporno is ook hier, zoals bij deepfakes, een mogelijk misbruik van de technologie. Zoals er in een les chemie aandacht is voor de veiligheidsvoorschriften, hoort een verantwoordelijke AI-docent dat ook te doen.

Het € 100-experiment: Een leuke denkoefening om een lesproject rondom dit soort AI-technologie af te sluiten, is door het te gieten in een kleine kunstveiling. Leerlingen presenteren hun werk en leggen uit wat het werk betekent. Laat de klasgroep via post-its kiezen wie een prijs wint, de fictieve honderd euro. Teken een kwadrant op het bord en vertel de klas dat we die prijs wel moeten verdelen onder iedereen die meewerkte aan het kunstwerk. In de ene uithoek noteer je de naam van de leerling, in de tweede het AI-model, in de derde jouw naam als docent en tenslotte de artiesten op wiens data, willens nillens, het systeem getraind werd. Hoe maak je een eerlijke verdeling van de taart? Een vraagstuk waar we als samenleving ook nog niet uit zijn.

Ester verwijst naar het boek Steal like an artist van Austin Kleon. De boodschap? Ieder nieuw idee is een remix of collage van andere, eerdere ideeën. Maar in het woord remix zit het al: je hebt zelf gemorreld aan die bestaande ideeën, je hebt ze uitgeprobeerd en je eigengemaakt.
Imiteren en kopiëren is nooit flatterend – niet als artiest, en ook niet als AI-systeem. Creativiteit gaat net om een stapje verder te gaan: om met alle ideeën die je oppikte, zelf aan de slag te gaan en te experimenteren met materialen, fouten te maken, en je een stijl eigen te maken.

Laat AI-afbeeldingen geen eindpunt zijn, maar net het begin van een (ethisch) gesprek over de culturele betekenis en context van kunst, en vooral een inspiratie om zelf expressief aan de slag te gaan en een authentiek creatief pad te bewandelen.

---

Schoolmakers gaat graag met scholen in gesprek over de rol van AI in onderwijs en hoe dit een plek kan krijgen in een ICT-beleidsplan. Neem gerust contact op. Het concrete aanbod komt binnenkort op onze aanbodpagina.

---

Robbe Wulgaert is fulltime leerkracht aan het Sint-Lievenscollege Gent. Daar verzorgt hij de leerlijnen computationeel denken, programmeren en artificiële intelligentie. Je komt hem ook tegen op de UGent waar hij, samen met docenten en studenten, lesmateriaal ontwikkelt dat de ietwat onverwachte brug slaat tussen gaming, AI en klassieke talen. 

Erik Devlies is teamcoach Doordacht digitaal bij Schoolmakers en projectmedewerker Digitale Didactiek bij de pedagogische begeleidingsdienst van Broeders van Liefde. Samen met Robbe zoekt hij gepassioneerd naar antwoorden op de grote vragen die AI en slimme technologie in onderwijs oproept.

Charlotte Belliard is Schoolmaker en ICT-coördinator binnen het GO!-onderwijs. Ze zoekt steeds naar innovatieve manieren om technologie een plekje te geven in onderwijs. Zo ook met AI.

Ester Vanherck is stafmedewerker bij Schoolmakers en is creatief bezig onder de naam estersscribbles. Ze is gast-auteur bij deze blog.

---

De komende weken publiceren we nieuwe hoofdstukken in dit dossier. We bespreken thematisch hoe we de technologie kunnen inzetten in STEM-vakken, taalvakken, creatieve en humane vakken, basisonderwijs en hoe het beleid deze innovatie duurzaam, kritisch en bewust kan verankeren in de schoolwerking.
Verwacht in dit dossier geen wekenlange hoerastemming, utopische wensdromen of paternalistische aanbevelingen voor wat ‘goed en innovatief onderwijs’ zou zijn. Dat brengen jouw collega’s en jij al elke dag in de praktijk en daar geloven we in. Je kunt wel op ons rekenen om een genuanceerd verhaal te brengen over deze nieuwe technologie en willen je graag concrete voorbeelden aanreiken over hoe je AI in de klas kan brengen. AI in het onderwijs in het algemeen was de eerste blog in deze reeks.

---

---

We beseffen dat we lang niet alle creatieve vakken besproken hebben. Video, podiumkunsten en dergelijke komen hier niet aan bod. Onze excuses.

bronnen afbeeldingen:

• Lexica.art (stable diffusion) voor DALL-E, Vermeer, Picasso en het storyboard
• eigen afbeelding Robbe Wulgaert
• screenshot Blob Opera, Google