Vraag het Vreekamp: ‘Moet ik met de nieuwste Claude leren werken?’ (Deel I)

Tijdens het zoveelste journalistieke panel over AI dat ik bijwoonde dit jaar - dit keer op het Internationaal Journalistiek Festival in Perugia - gebruikte moderator David Caswell negen keer terloops een term die voor veel mensen in de zaal - waarschijnlijk ook voor jou - nieuw is: MCP. Mijn docentenhart bloedt altijd een beetje als een spreker bepaalde voorkennis veronderstelt, maar daarmee de aandacht van een groep verliest.

After the reader: what comes next for news in an AI-first world? | International Journalism Festival Perugia

Kortom, wat ís MCP?

De letters staan voor Model Context Protocol. Zonder al te technisch te worden komt het erop neer dat, middels afgesproken regels, bestaande websites en apps gekoppeld kunnen worden aan AI-chatbots. Het stelt gebruikers in staat om data en inhoud uit die apps (zoals gegevens, documenten en afbeeldingen) in natuurlijke taal te bevragen. Je kunt op die antwoorden de chatbot laten voortborduren met vervolgvragen, het genereren van visualisaties of er nieuwe apps mee bouwen. 

Voor journalistieke toepassingen kun je denken aan: haal alle genoemde plaatsen op uit het archief van onze innovatierubriek en koppel die aan een geografische kaart van Nederland. Of je vraagt aan je chatbot om via Good Tape, een door journalisten veel gebruikte Deense AI-transcribeerservice, het volgende te doen: zet alle filosofische uitspraken uit mijn vijf laatste interviews op een rij. Let daarbij op verwijzingen naar Hannah Arendt, Kant, Popper en Aristoteles.

Een ander voorbeeld: wanneer leesanalysetools MCP omarmen, type je straks “Hey chat, welke nieuwsbehoeften zorgden voor de meeste conversie de afgelopen maanden?” Silja, productmarketeer bij Good Tape, zegt dat MCP haar manier van werken met transcripties heeft veranderd. “Ik vroeg Claude om gebruikersinterviews om te zetten in concrete inzichten. Die ene opdracht heeft me gemakkelijk een middag bespaard.”

Panelmoderator Caswell voorspelde dat iedere journalist straks een eigen em-sie-pie server draait. Hij moedigde de zaal aan om eens een zaterdagavond de tijd te nemen, 18 euro te betalen aan Anthropic en Claude te vragen om te assisteren.

Waarom zou je nu zo’n MCP-server draaien? Omdat het een logische volgende stap is in de AI-evolutie, denken Caswell en de zijnen. We ‘praten’ immers al bijna vier jaar tegen onze chatbots. Met dit protocol zijn onze sites, apps en content management systemen aan de beurt. De stap hierna is dat machines en apps sec met elkaar communiceren en taken onderling uitvoeren. Dan kan de mens er tussenuit. Voor de rotklusjes althans - dat is de belofte.

Toegegeven, het klinkt zowel beangstigend als veelbelovend. Caswells oproep overtuigt me. Bij thuiskomst volgde ik zijn oproep slaafs op en schafte een betaald Claude-abonnement aan. Ik las me in over MCP en ben klaar voor mijn experiment: ik ga machines laten samenwerken, under my eye!

Experiment in lycra
Om te slagen heb ik drie dingen nodig: een doel, data en domeinkennis. Die blijken binnen handbereik. Op 5 juli ga ik met nog duizenden andere MAMILs (Middle-Aged Men In Lycra) 138 kilometer bergop en -af fietsen in de Italiaanse Dolomieten. Voor velen een weinig aantrekkelijk idee. Voor ongetrainde amateurwielrenners net zo min.

Ik zie het als een uitgelezen kans om mijn hobby te combineren met nieuwe technologie en m’n werk. Handige bijkomstigheid is dat Strava, de bekende hardloop- en wielren-app die ik al gebruik, sinds kort zo’n MCP-server aanbiedt.

Caswell krijgt gelijk: nog diezelfde avond lukt het me om mijn Strava-data op een losse, conversationele manier te bevragen vanuit chatbot Claude. Ik genereer eenvoudig een tabelletje dat toont hoe mijn klimconditie verbetert. Een motivator is het nog niet. Nadat ik iets over de droge toon zeg, is Claude’s aangepaste response er niet bevorderlijker op geworden en doet de bot uitspraken die je van een vlees-en-bloed trainer niet zou accepteren.

Zo krijg ik meermaals te lezen dat ik niet snel genoeg afval; hoe minder kilo’s ik meetors, hoe makkelijker ik immers boven kom straks. Waartoe mijn synthetische sportcoach ook blijft aansporen, is het uitvoeren van een training met minstens tweeduizend hoogtemeters. Ter vergelijking: de Alpe d’Huez heeft er zo’n elfhonderd.

Nu woon ik weliswaar op de Veluwe, maar nu nog naar bergachtig gebied afreizen is geen optie. “Heb je m’n agenda gezien, vriend?” reageer ik. “Als je die koppelt, neem ik dat mee in het advies.” Dat gaat me qua privacy en security net even twee stappen te ver.

(Geen) gek resultaat
Dat het me lukt om in eenvoudige taal een zinnig overzicht uit te draaien, zonder tussenkomst van saaie spreadsheets, gebroken formules of ingewikkelde database-queries, is echt fantastisch. De mogelijkheden voor nieuwe toepassingen openen zich al snel in m’n brein. Ik begrijp waarom AI-fanboys enthousiast zijn. Dat je weet dat deze data wel echt kloppen, omdat je die een halfuur eerder buiten in een nat bos, in de echte wereld, met fysieke inspanning zelf hebt gegenereerd.

Het meest verrast ben ik als de chatbot eigenhandig eerdere simulatieritten met namen zoals Campolongo en Giau uit mijn Strava-geschiedenis herkent. Iets wat ik niet expliciet heb meegegeven, maar wel relevant is: het zijn namen van bergpassen waar ik straks tegenop moet. Gelukkig houdt Claude de twijfelachtige reputatie van chatbots hoog als het om taalvaardigheid gaat. Na vier trainingen in één week concludeert ‘ie dat ik “deze week flink in de bak heb gezeten.”

Is MCP Big Tech’s nieuwste trojaanse paard?
Tot zover de aangename verrassing en praktische voordelen van deze nieuwe AI-mogelijkheden.

Wat voor wielrennen kan, valt ook om te denken naar journalistiek gebruik. Als straks AD en NU.nl MCP-servers draaien, roepen nieuwsgebruikers elke dag een financiële- of sportupdate op, die is afgestemd op interesse en kennisniveau, gefilterd op voor hen belangrijke markten en sporten. En vervolgens lekker over Koemans laatste wissel chatten.

Hans, dat is allemaal handig en leuk voor ons publiek wellicht, maar het betekent wel dat jouw verhalen nog meer ‘gevangen’ komen te zitten in de omgeving van de chatbot. Die vervolgens steeds meer ons publiek en hun aandacht vangt en vercommercialiseert.

Zo heeft het aanbieden van een MCP-server meer weg van het uitrollen van een rode loper voor een nieuw Trojaans paard van Big Tech.

Naast dit machtspolitieke gevaar zijn er nog twee andere, van economische en journalistieke aard. Jouw verhalen leven inmiddels niet enkel ongecontroleerd op sociale media en ongevraagd in de taalmodellen, maar dankzij chatbots ook op nieuwe AI-platforms die het MCP-protocol omarmen. Tenzij uitgevers deals met die nieuwe platforms maken, hebben journalisten daar financieel wederom geen voordeel bij. (N.B. Het is veel uitgevers overigens een lieve duit waard als ze weten hoe journalistieke verhalen in chatantwoorden naar voren komen!)

Het fundamentelere, journalistieke gevaar met MCP is dat wij - of onze nieuwsuitgever - de extra datastromen en verwerkingspunten niet zelf beheren. Daarmee creëren we nieuwe kwetsbaarheden voor de veiligheid en privacy van onze journalistieke data, onze bronnen en onze verhalen. Handig als Good Tape jouw transcripties middels MCP aan je chataccount koppelt, maar wie zegt dat OpenAI of Anthropic zorgvuldig en niet-commercieel met jouw interviewinhoud omgaan? Wat als je chatbot of MCP-server gehackt wordt? Of toegang wordt ontzegd door de Amerikanen?

Welke conclusie telt?
Technisch en functioneel is het MCP-protocol interessant. Nieuwe mogelijkheden die de koppeling creëert, openbaren zich direct bij de eerste prompt en zijn meteen bruikbaar. Dat het de industrie gelukt is om überhaupt tot een protocol te komen, is een krachtig signaal dat universele afspraken die gericht zijn op onderlinge samenwerking nog altijd mogelijk zijn. Maar de technologie werkt vooral in het voordeel van de al machtigen.

AI-fanboys - en mensen met een agenda of andere selectief geïnformeerden - hebben de neiging te snel en te oppervlakkig conclusies te trekken uit niet-representatieve, eigen ervaringen. Ze nemen de socio-economische context van technologie niet mee in hun particuliere hallelujahposts op LinkedIn.

De output van taalmodellen wordt door hen onomstotelijk gezien als waardevol, met daarbij de obligate disclaimer dat die vermaledijde human aan het eind van de loop nog wel even dient te controleren in hoeverre de slop deugt. Net zoals de taalmodellen zelf, snijden de beloften van de AI-evangelisten bij nader inzien meestal geen hout.

Zelf ben ik geen haar beter. AI-evangelisten leggen de bevestiging van hun eigen vooroordelen of confirmation bias aan de dag door vaak wat gezochte voorbeelden te geven en op simplistische voordelen te wijzen, die vooral aansluiten bij hun bestaande overtuiging.

Ik doe dat andersom in deze rubriek ook. Wanneer ik een kleine fout of tekortkoming bij een AI-toepassing bespeur, wuif ik een hele categorie of het daadwerkelijke nut en potentieel weg. Meestal vergezeld van mijn voorspelbare riedel van menselijkheid, morele verheffing en democratie-behoudende argumenten.

Edoch. Veel AI-evangelisten doen buitengewone claims zonder daarvoor buitengewoon bewijs aan te leveren. Denk bijvoorbeeld aan de voorspelde massawerkloosheid door AI, of de immer aanstaande superintelligentie. Ze propageren dat slim omgaan met AI-tools het verschil gaat maken tussen de haves en de have nots.

Stel vragen, doe een taaldaad
Neem al die beloftes gerust met wat korreltjes zout, Hans. Carissa Véliz, filosoof aan de Universiteit van Oxford, schrijft in haar nieuwste boek ‘Prophecy’ dat een voorspelling beschrijvend of voorschrijvend kan zijn. Een weersvoorspelling beïnvloedt het weer niet. De beloften van Big Tech zijn daarentegen ‘versluierde bevelen’. Als we ze geloven en ernaar handelen, creëren ze self-fulfilling prophecies.

Gelukkig is taal van iedereen, en doen journalisten net zo goed voorschrijvende uitspraken. Taal die we gebruiken om journalistieke ideeën voor de toekomst kracht bij te zetten, gebruiken we echter te weinig. Véliz verwijst in dit kader naar het begrip van de ‘taaldaad’ van filosofen J.L. Austin en John Searle: een handeling die plaatsvindt omdat iets wordt gezegd met een zeker doel voor ogen, zoals ‘ruim je kamer op’. Misschien is dat wel waartoe MCP-servers dienen: ze helpen ons om via taal technologische acties uit te voeren.

Hans, om op je vraag terug te komen: vraag jezelf eerst af of en hoe nieuwe AI-software journalistieke doelen dient. Als je daarmee begint, hoef je de meeste AI-programma’s niet uit te proberen. Zet je taal niet in om machines in beweging te brengen, maar mensen.

Straks in de Dolomieten, wanneer ik tegen de berg op fiets, met brandende bovenbenen, gutsend van het zweet en buiten adem, kan ik roepen wat ik wil… ik moet toch echt zélf zien boven te komen. Je zou willen dat Claude iets dergelijks kon ervaren.

Dit is deel I van een tweeluik waarin Laurens een aantal recente ontwikkelingen op AI-gebied uitprobeert. In het tweede deel gaat hij in op praktische tips en toepassingen rondom ‘Skills’, Cowork en Code(x)’.