Docent in de kijker: Pieter Buteneers

In deze rubriek willen we een docent in de schijnwerpers zetten aan de hand van een handvol vragen die DPI stelde.

Pieter Buteneers, CTO & Co-Founder @ Emma Legal en docent beantwoord deze graag. 

Interview

Kan je kort toelichten wat jouw rol is binnen DPI en welk type opleidingen je verzorgt?

Ik voorzie Module 4 in de cursus AI for DPOs waar we dieper ingaan op hoe data gebruikt wordt door AI-modellen, wat de valkuilen zijn en hoe je die kan vermijden.

Wat beschouw jij als de grootste uitdaging voor professionals binnen jouw vakgebied vandaag?

Als CTO van Emma Legal, een platform dat advocaten ondersteunt met AI om legal due diligence te doen, zijn we continue op zoek naar hoe we de kracht van AI kunnen verpakken op de meest gebruiksvriendelijke manier voor onze gebruikers.

Hoe probeer je theorie en praktijk met elkaar te verbinden in je opleidingen?

Zelf kom ik als CTO bij Emma Legal en mijn vorige startups, Chatlayer.ai en Transfo.energy, al jaren dagdagelijks in aanraking met AI-modellen en hun tekortkomingen. Ik probeer dan ook de situaties die ik in de praktijk ben tegengekomen te gebruiken als voorbeelden in de les.

Daarnaast zijn mijn lessen zeer interactief en heb ik niet liever dat de deelnemers zelf met vragen of cases naar de les komen. Dit is een leuke uitdaging voor mij als lesgever, en maakt het des te tastbaar voor de deelnemers.

Wat motiveert jou om jouw kennis te delen met cursisten?

Er wordt vaak zeer gewichtig gedaan over AI en het wordt meestal nog verkocht als een zeer complexe zwarte doos terwijl dat wat er onder de motorkap zit niet noodzakelijk zo complex is. Ik vind het dan ook leuk om die mythe te doorbreken en zelfs de minst technische deelnemers toch een voeling te geven met de technologie die veel dieper gaat dan zomaar wat standaard regeltjes toepassen.

Wat zijn veelvoorkomende vragen of thema’s waar deelnemers mee worstelen?

Uiteraard gaat het zeer vaak over privacy, wat ik als privacy-nerd uiteraard zeer boeiend vind. Vragen zoals, wat gebeurt er met mijn/de data, waarom is data noodzakelijk, hoe kan ik AI gebruiken in mijn organisatie zonder dat OpenAI of concurrenten er met al mijn bedrijfsgeheimen vandoor gaan.

Daarnaast gaan we vaak dieper in op hoe je AI-modellen wél kan laten werken voor een specifieke use-case.

Welke evoluties of trends volg jij nauwgezet binnen je domein?

Ik ben als AI-nerd uitermate geïnteresseerd in de laatste nieuwe modellen die op de markt komen, al dan niet open-source. Vaak gaan ze gepaard met wetenschappelijke artikels waar de makers van de modellen uitleggen hoe ze precies tot dit al dan niet baanbrekende resultaat gekomen zijn.

Daarnaast volg ik ook op de voet hoe de grote spelers omgaan met het implementeren van de AI Act en hoe wij als gebruiker van deze modellen compliant kunnen blijven.

Wat onderscheidt volgens jou een sterke opleiding van een gemiddelde?

Een goede opleiding brengt verschillende lesgevers samen vanuit telkens een andere invalshoek. En het vereist volgens mij lesgevers die:

• nog steeds dagdagelijks in de praktijk staan;
• die mee zijn met de nieuwste technologie;
• die de moeilijke topics niet uit de weggaan;
• die controverse gebruiken om hun publiek tot nadenken te brengen en;
• die niet verlegen zijn om alles in ‘Jip en Janneke’ taal uit te leggen;

Welke kernboodschap wil je dat cursisten zeker meenemen na een opleiding bij jou?

Ik denk dat deze 2 puntjes zeker zullen blijven hangen:

• Als je zelf AI-modellen wil trainen heb je altijd veel data nodig, en erger nog, ‘echte’ data van ‘echte’ gebruikers;
• Het is niet omdat ChatGPT vaak hallucineert en onzin verkoopt, dat je het niet kan doen werken voor jou use-case;

Hoe blijf je zelf up-to-date in een snel veranderend vakgebied?

Er zijn wat YouTube kanalen die ik op de voet volg waar de grootste releases besproken worden die voor mij een eerste uitgangspunt geven om verder te gaan graven (bv: Yannic Kilcher). Daarnaast is er de EU AI Act Newsletter die me het laatste nieuws geeft.