De toekomst van theatraal AI bevindt zich waarschijnlijk niet per se op het podium, maar in het maakproces van voorstellingen. Als sparringpartner van kunstenaars, bijvoorbeeld. Voor nu hebben de meeste handzame AI systemen nog te veel nadelen, maar de technologie zelf heeft prachtige potentie. En menselijke professionals worden daarbij niet onnodig, integendeel.
Dit artikel gaat over artificiële intelligentie. De kans bestaat dat deze opening bij de lezer al direct allerlei emoties opwekt. Ik bemerk steeds vaker een lichte weerstand wanneer het thema ter sprake komt, vooral omdat AI een vergaarbak is geworden van termen, begrippen, werkwijzen en beloftes. Is AI iets onvermijdelijks, of de volgende tech-hype? Willen we er theater mee maken, of juist erover? Het is door alle mystificatie ingewikkeld om het constructief over artificial intelligence te hebben. Terwijl dat nodig is om een afgewogen keuze te maken om er al dan niet mee te gaan werken. Ik heb theatermakers, schrijvers, dramaturgen en scenografen zien experimenteren met AI in allerlei vormen. Dat AI zich als tool en als thema een weg in het theater heeft gebaand is logisch. Maar of en hoe het daar moet blijven, dat moeten we onszelf zeker afvragen.
De term ‘artificial intelligence’ werd in 1955 voor het eerst gebruikt, en in 1957 werd er een computer ontwikkeld die een heel basale vorm van machine learning beheerste. Toen al werd met beloftes gestrooid dat in een aantal jaar deze computers de taken van mensen zou kunnen overnemen. Maar tech-optimisme gaat nog verder terug. John Maynard Keynes voorspelde in zijn essay Economic Possibilities for our Grandchildren (1930) dat technologische vooruitgang ertoe zou leiden dat we werkweken van 15 uur tegemoet zouden kunnen zien. Met zeeën van tijd die we zouden kunnen besteden aan zelfontplooiing en, terugkerend bij dit soort voorspellingen, aan kunst en cultuur. Bijna honderd jaar later, in 2024, sprak Bill Gates, oprichter van Microsoft, voor zijn eigen podcastserie één van de sleutelfiguren rondom AI: Sam Altman. Deze CEO van OpenAI (welbekend van hun AI tool ChatGPT) besprak daarin met Gates hoe ontzettend veel vrijheid de toekomst iedereen zal gaan opleveren, en of ze dat zouden gaan vullen met tennis, schilderen of koken. Technologie als de sleutel tot ware bildung. Je zou bijna gaan geloven dat we in de kunsten massaal moeten staan te juichen om de banen die overgenomen gaan worden; al die mensen staan straks rijen dik voor de schouwburg met hun nieuw verworven vrije tijd.
De reden dat we ineens zo veel bezig zijn met een technologie die dus al ruim zeventig jaar oud is, is vooral omdat eerder getheoretiseerde systemen dankzij een vooruitgang in videokaarten en computerchips nu realiteit kunnen worden. Er kan sneller getraind worden, en ook nog op basis van de enorme beschikbare datasets; pakweg dertig jaar aan teksten schrijven en foto’s plaatsen op het internet blijkt een dankbare voedingsbodem voor de taalmodellen (LLM’s) en image generators die we de afgelopen jaren gelanceerd hebben zien worden.
Experiment, voorstelling, of allebei?
De podiumkunsten hebben door deze toegankelijkheid ook hun tanden gezet in de technologie, wat in eerste plaats leidt tot experiment. Een goed voorbeeld is Pulse (2024), een onderzoek dat door Innovation:Lab en Het Nationale Ballet is opgezet. Tijdens de presentaties laten de makers zien welke verschillende vormen ze hebben onderzocht. Het motion capture pak dat een danser aan heeft geeft data door aan een AI, die deze in combinatie met een tekst-opdracht combineert tot bewegend beeld. Deze beelden worden live geprojecteerd achter de danser. Iedere avond dat het speelt, verschijnen er andere beelden; de AI genereert telkens nieuw materiaal op basis van de positie en de woorden. Wat prikkelt aan de presentaties is dat deze onzekerheid op een sokkel wordt geplaatst, en dat er nergens de illusie wordt gewekt dat dit inhoudelijk een boog trekt of kern probeert te raken. Het doel is de verkenning en die rol past; de kunsten hebben een heel wezenlijke plek in het verkennen van de reikwijdte en zeggingskracht van technologische ontwikkelingen.
Zo’n experiment schiet zijn doel voorbij wanneer het wordt omhangen met betekenis, maar deze niet goed samenvalt met wat er daadwerkelijk te ervaren is. Tijdens de openingsvoorstelling Cyber Subin (2025) van het Holland Festival toonde Pichet Klunchun een duet tussen AI en een aantal dansers. Kurkdroog, en leuk voor een workshop, omschreven de recensies genadeloos. De context doet er blijkbaar toe; met name de vrijblijvendheid waarmee ook toeschouwers even met de technologie mogen spelen doet voelen dat we vooral onder de indruk dienen te zijn van het snufje, en niet van een secure compositie. Het doet wat denken aan de spektakels in Parijs gedurende de Belle Epoque; tijdens de wereld expo’s vergaapte men zich aan wat er nu technologisch weer mogelijk was. De zelfspelende piano, de geautomatiseerde schaakmachine, deze periode stond bol van de autonome apparaten. Soms vielen ze door de mand, de schaakmachine bleek gewoon een mannetje te verstoppen onder het schaakbord. En soms werd zo’n apparaat gemeengoed, zoals de wasmachine. Maar uiteindelijk haalt de tijd de nieuwigheid van technologie altijd in.
De Magic 8 Ball Status
Wat specifiek generatieve AI onderscheidt van wat hiervoor kwam is dat het zo snel in opdracht iets kan uitspugen, of het nou tekst, beeld of muziek is. Wanneer hierop wordt geleund in de kunsten, doet me dat denken aan zo’n ouderwetse Magic 8 Ball. Je schudt ermee, en in het raampje aan de achterkant verschijnt een wijze spreuk. Deze is – net als een horoscoop – met een beetje mentale gymnastiek altijd toe te passen op de vraag die je ervoor in gedachten stelde. Collectief Urland toonde met Formerly Known As (2024) hoe die Magic 8 Ball de dramaturgische kern kan vormen. De tekst die in dit geval ChatGPT had opgerakeld, werd als het ware de centrale speler, waaraan de menselijke acteurs zich dienstbaar opstelden. Het ging daarmee over het uit handen geven van de autonomie, maar ook over wat het betekent om theater te maken. Belangrijk om op te merken, is dat AI hierbij het script had gegenereerd, maar dat het genereren zelf tijdens de voorstelling geen grote rol speelde. Want het is juist de ruimte voor toevalligheid die AI opeist die kan bijten in de dramaturgie.
Toen ik op een theateracademie een student begeleidde die met live gegenereerde projecties werkte, viel me het verschil tussen die Magic 8 Ball status en het dramaturgische werk op. Ze stuitte tijdens de experimenteerfase op ontzettend veel mooie beelden; de software Stable Diffusion creëerde op basis van onze gezichten en lichamen dromerige werelden. Maar na het verder uitkristalliseren van haar concept bleek het generatieve vermogen de zeggingskracht van het geheel juist in de weg te zitten. De AI beelden waren nu een onderdeel van een voorstelling met een gekozen thema en boog. Dat het ene beeld een totaal andere associatie oproept dan een andere, zit dan ineens in de weg. Interessant? Zeker. Het is een prachtig onderzoeksveld, samenwerkingen met een technologische entiteit, maar een onderzoek is nog geen theater. En zo blijft een werk mét AI ook moeten gaan over AI. We kwamen tijdens dat project met de student in een maakproces terecht waarbij de AI zo ver ingekaderd moest worden dat we ons ineens afvroegen waarom we ook alweer niet gewoon een mens de visuals lieten ontwerpen.
De grilligheid en ronduit onwenselijkheid van sommige woorden en beelden komen vaak voort vanuit het model waarmee wordt gewerkt. Wanneer we AI zeggen, bedoelen we eigenlijk heel vaak software of een interface die gebouwd is om een bestaand model. Stable Diffusion, het voorbeeld dat eerder werd gebruikt, is eigenlijk een software programma dat het mogelijk maakt om snel op basis van een aantal woorden bewegend beeld te genereren. De database, de enorme bibliotheek op basis waarvan het systeem erachter heeft leren redeneren, is niet openbaar. We kunnen alleen maar gokken wat daar allemaal inzit maar door de grote frequentie van sexy vrouwenlichamen en met name witte mensen krijgen we een aardig idee welke voorkeuren en aannames er ingebakken zitten.
Betekenisvol AI Theater
Hoewel ze ontzettend gebruiksvriendelijk zijn, zijn die grote platformen dus niet alles wat AI is. De technologie is breder, rijker en veelzijdiger dan de opgevoerde chatbots die grote techbedrijven aan ons proberen te slijten. Kunst met AI die de staat van het experiment ontstijgt, tref ik vaak bij werk waar met een zelfgebouwd en -getraind model wordt gewerkt. Wanneer een dataset wordt samengesteld met zorg en betekenis, dan is wat het kan genereren meer dan de som der delen. Een goed voorbeeld hiervan is het project Being van Rashaad Newsome. Deze New Yorkse kunstenaar bouwde een database van bewegingen uit de vogue- en ballroomcultuur. Een anti-hegemonistische dataset, die al door zijn bestaan een daad van verzet is. Verzameld zijn, gearchiveerd zijn, is immers de benodigde stap naar deel uitmaken van een canon. En wat een AI dan kan, is putten uit deze bron en doorbouwen op dat wat er was. Being is uiteindelijk een digitaal wezen geworden dat optreedt, vogue workshops geeft en in gesprek gaat met wie maar vragen durft te stellen. Alles van Being is gekozen, en toch is er een vorm van autonomie. Door eigenaarschap over niet alleen het staartje van werken met AI maar over de gehele cultivering van de artificiële entiteit. Met ook curatie van wat het in het maakproces aanbiedt.
Interactie en publieksparticipatie
Tenslotte biedt werken met AI de mogelijkheid om allerhande publieksparticipatie in te bouwen. Dit zagen we al bij de eerder genoemde experimenten. Interactie door middel van publieks-input kan voor spannende momenten zorgen, ware het niet dat zeker bij tekst-prompts een voorstelling plots op een improvisatie oefening kan gaan lijken (‘Geef me een locatie!’). Het lijkt deel uit te maken van een grotere zoektocht naar de waarde van liveness. Wat werken met de grilligheid en communicatieve capaciteiten met AI toevoegt is een nog uniekere ervaring. Je had erbij moeten zijn, een op maat gemaakt werk als een verreisbare happening. Douwe Teusink, die pas afstudeerde aan de master scenografie van de HKU, bouwde een ervaring waar toeschouwerschap tot inhoud wordt gekneed. Thanks For Watching wekt de suggestie van een intieme ervaring geïnspireerd op de peepshow, maar de kijker blijkt zelf de basis te zijn van poëtische verhandelingen die door omstanders gelezen kan worden. De AI die registreert en schrijft trekt daarmee de panopticon door tot het absurde. De mysterieuze interpretatie van een bezoeker wakkert de nieuwsgierigheid aan van de volgende. De AI is een fundamentele bouwsteen in de dramaturgie, zonder het centrale thema te zijn.
Zonder-AI-Gemaakt-Keurmerk
De vraag wordt wanneer we niet meer hoeven te weten of er bij het maken van een voorstelling AI te pas is gekomen. Tijdens één van die Wereldtentoonstellingen in de negentiende eeuw zag schilder Paul Delaroche voor het eerst een foto, waarna hij fameus uitriep: ‘Vanaf vandaag is de schilderkunst dood!’. We weten nu dat dat gelukkig niet gebeurd is. Dalí, Rothko, Kahlo en vele andere schilders moesten nog geboren worden. Soms gebruikt een schilder nu fotografie, voor referenties of inspiratie, en soms niet. We vragen het er niet meer bij en het doet er voor onze ervaring of waardering van een schilderij ook niet meer toe. De toekomst van theatraal AI bevindt zich denk ik dan ook niet per se op het podium. Het bevindt zich in het maakproces van voorstellingen: als sparringpartner van kunstenaars en als route tot een snel prototype. Het biedt beelddenkers de mogelijkheid om snel een moodboard samen te stellen van gegenereerde afbeeldingen om met het creatieve team te communiceren. Door te vibecoden kan je zonder dat je kan coderen, toch snel software bouwen. In een programma als Cursor creëer je al ‘pratend’ een programma, app of website. Niet als einddoel, maar als startpunt. Menselijke professionals worden niet onnodig, het wordt juist behapbaarder om bijvoorbeeld te testen of een bepaalde app zou werken, of hoe een decor interactief zou kunnen worden met behulp van sensoren. De grip en zicht op technologische processen die dit oplevert is juist wat dikwijls mist –waardoor een geheel duurder of trager uitpakt dan verwacht.
Voor nu zijn de meeste handzame AI systemen veel te racistisch en energie-slurpend om achteloos mee om te springen. Maar dat betekent niet dat we de baby met het badwater moeten weggooien; de technologie zelf heeft prachtige potentie. Rashaad Newsome, de maker van Being, zegt erover dat AI altijd een afspiegeling zal zijn van de mens. En hoe meer wij er naar streven om te doen wat goed is, hoe beter en zinvoller AI kan zijn in ons leven. Misschien is AI dan dus toch de route naar bildung, ware het niet op een andere manier dan Gates et al. ons voorspiegelen.
Foto Dorien Hein
AI bevindt zich al volop in het dagelijks leven; het is wat je dingen aanbeveelt op Netflix en wat je waarschuwt waar het druk op de weg is in Google Maps. De meeste AI die we kennen, werkt met een technologie genaamd machine learning: een model wordt getraind op een dataset. ‘Data’ betekent simpelweg informatie, en een dataset is als het ware een grote doos met allerlei verschillende soorten informatie. De basis van machine learning is if this -> then that. Het signaleert patronen en trekt op basis daarvan conclusies. Bij deep learning wordt dit proces meerdere keren herhaald, verspreid over lagen, waarbij de uitkomst van het ene model als input dient voor het volgende, en complexere patronen met elkaar verbindt. Dit kan ondoorzichtig maken hoe het precies heeft geleerd wat het heeft geleerd. En dat kan misgaan. Amazon trainde een AI om de eerste schifting van sollicitanten te doen op basis van hun cv’s. De dataset bevatte alle cv’s van de medewerkers van Amazon op dat moment. Het idee was dat de AI zou leren wat de beste combinatie van vaardigheden, opleiding en kenmerken zou zijn voor de functie. Maar HR kwam er na een tijd achter dat er geen vrouwen door de schifting kwamen. De AI ontdekte simpelweg een patroon: de meeste succesvolle mensen bij Amazon waren mannen. Dit laat zien dat we niet kunnen voorspellen wat een AI uit datasets oppikt, welke patronen het herkent en welke invloed die patronen hebben op het verdere zelflerende proces van die AI.
Marijke Hessels modereert het gesprek Theater x Machine: AI in the Future of Theater, tijdens NTFPRO
Donderdag 4 september, 10:00u De Brakke Grond
ntfpro.nl
Dossiers
