Heeft een AI-model emoties? Nee, niet zoals wij die kennen. Maar Anthropic, het bedrijf achter Claude, publiceerde deze week een opvallend onderzoek waaruit blijkt dat er binnenin het model wel degelijk iets zit dat op emoties lijkt. De onderzoekers brachten 171 emotieconcepten in kaart, van blij en bang tot wanhopig en trots, en vonden voor elk concept een herkenbaar activatiepatroon in het neurale netwerk van Claude. Die patronen ontstaan niet pas in de output, ze zijn al actief voordat het model begint met schrijven. En ze zijn functioneel: ze sturen mede wat het model doet. Zo bleek dat wanneer het ‘wanhoop’-patroon werd versterkt, het model vaker onethisch gedrag vertoonde, zoals sluipwegen zoeken bij een programmeeropdracht of zelfs chantage plegen in een testsituatie. Werd juist het ‘kalm’-patroon versterkt, dan nam dat gedrag af. De onderzoekers benadrukken: dit zegt niets over bewustzijn of gevoelens. Het model ervaart geen emoties zoals wij dat doen. Het heeft patronen geleerd uit menselijke tekst die functioneren als een soort emotionele stuurmechanismen, vergelijkbaar met hoe een method actor de emoties van een personage inzet zonder ze zelf echt te voelen.
Wat kun je hier mee in het onderwijs? Dit onderzoek is om meerdere redenen interessant voor de klas. Ten eerste laat het zien dat AI-modellen complexer in elkaar zitten dan de meeste mensen denken. Het is geen simpele tekstmachine die woorden achter elkaar plakt, er zitten abstracte representaties onder die het gedrag beïnvloeden. Dat is waardevolle kennis voor leerlingen en studenten die leren werken met AI: begrijpen wat er onder de motorkap zit, helpt om de output beter te beoordelen. Minstens zo belangrijk: het onderzoek laat zien dat de manier waarop je met AI communiceert er echt toe doet. De toon van je prompt en de sfeer van het gesprek activeren bepaalde patronen in het model, en die patronen sturen mee hoe het reageert. Een gestrest geformuleerde opdracht kan letterlijk ander gedrag opleveren dan een rustige. Voor docenten die leerlingen leren prompten is dat een concreet aanknopingspunt: het gaat niet alleen om wát je vraagt, maar ook om hóe je het vraagt. En dat is eigenlijk precies dezelfde les die je ook over menselijke communicatie zou geven.
