Poëzie en AI - een briefwisseling

Dag Siebe,

Ik denk er al een tijdje over na hoe schrijvers zich kunnen verhouden tot de generatieve taalmodellen die sinds 2022 deel uitmaken van onze levens. Ik vind het fascinerende machines: ze zien patronen in enorme hoeveelheden tekst, bouwen op basis daarvan een model van de taal, en vervolgens slagen ze erin om met dat model nieuwe teksten te genereren die niet te onderscheiden zijn van teksten geschreven door een mens.

Wat me bezighoudt is niet alleen de technologie zelf, maar ook de snelheid waarmee die is genormaliseerd en gebanaliseerd. Twee eeuwen aan sciencefiction hebben ons gewaarschuwd voor intelligente, pratende machines, en nu ze er zijn, lijken we niet bijzonder onder de indruk. Een taalmodel wordt in de eerste plaats gezien als een slimme tekstverwerker, een welwillende chatbot, een effectievere zoekmachine of een digitale assistent. Die instrumentele benadering zie ik ook bij veel schrijvers, docenten en beleidsmakers. De meesten van hen erkennen wel de sociale en ecologische kosten van de modellen, maar de achterliggende consensus lijkt toch te zijn dat een taalmodel gewoon een (bij te sturen) werkinstrument is. Dit patroon van disruptie gevolgd door banalisering volgt het draaiboek van de techsector: de disruptie zorgt ervoor dat het product viraal gaat, de banalisering maakt het ongevaarlijk en dus commercieel inzetbaar.

Toch zijn taalmodellen volgens mij veel gekker, bevreemdender en boeiender dan we denken. Toen ik begin 2020 met een vroege versie van GPT experimenteerde (het resultaat daarvan valt te lezen op Samplekanon), was dat duidelijker dan nu. Een chat-interface zoals we die nu kennen, was er nog niet, en ik kon zelf sleutelen aan verschillende parameters die het gedrag van het model regelden. De zinnen die op mijn scherm verschenen waren vaak ongrammaticaal en nonsensicaal, de tekst te onsamenhangend om er een eenduidige stem of menselijke intentie in te zien. Als dichter vind ik die oude modellen nog steeds interessanter dan de nieuwe, omdat ze niet zijn ontworpen om een gebruiker (het woord verraadt het instrumentalisme) een bevredigende, frictieloze ervaring te geven. Met de lancering van ChatGPT eind 2022 werd die bevreemding weggepolijst en verstopt achter een gebruiksvriendelijke, antropomorfiserende chat-interface.

Wat recentere taalmodellen wel duidelijk laten zien, is dat enkele van onze oude aannames over taal niet langer houdbaar zijn. Blijkbaar is een menselijk bewustzijn niet noodzakelijk om coherente, informatieve, creatieve of verrassende teksten te produceren. Dat taalmodellen teksten ook kunnen lezen en dat op een geheel andere manier doen dan wij (niet lineair, met een abstraherende blik en in enorme volumes), vind ik een even belangwekkende vaststelling. Gezien in de bredere context van artificiële intelligentie (die vele andere technologieën omvat naast taalmodellen), noemt literatuurwetenschapper N. Katherine Hayles deze ontwikkelingen zelfs de belangrijkste culturele verandering sinds de uitvinding van de taal.

Zo’n stelling is niet zonder risico, want als je niet oplet draag je bij aan het haast religieuze verhaal dat de techbedrijven graag opzetten over taalmodellen als de voorbode van een superintelligentie die de mensheid zal verlossen. Of die er komt (en wat het concreet inhoudt) kan niemand met zekerheid zeggen, maar wel zeker is dat het verhaal erin slaagt investeerders te lokken met zijn belofte van exponentiële winsten. Toch lijkt het mij mogelijk om de implicaties van de technologie grondig te doordenken zonder medeplichtig te worden aan techno-utopisme.

Wat schrijvers volgens mij kunnen doen, is de banalisering en instrumentalisering van taalmodellen verwerpen door met hun schrijfpraktijk te laten zien dat ze niet zomaar betere schrijfmachines zijn, maar bevreemdende entiteiten die onze ideeën over taal, intelligentie en creativiteit kritisch onderzoeken en verruimen. Als we daarin slagen, dan ondermijnen we het dubbelnarratief van de grote techbedrijven waarin een taalmodel enkel een handige chatbot of de aankondiging van een superintelligentie is. Door de mogelijkheden van taalmodellen experimenteel en reflexief te verkennen, kunnen schrijvers duidelijk maken dat er veel meer dan twee manieren zijn om ze te begrijpen. Het ontwikkelen van die alternatieve discoursen is volgens mij ook de voorwaarde voor een meer integere, genuanceerde en duurzame omgang met deze technologie.

Hoe kijk jij naar dit alles? Volg je mijn observaties en schematiseringen? En zie jij in ons taalgebied auteurs die alternatieve discoursen aan het verkennen of ontwikkelen zijn?

Vele groeten,
Mathijs

***

Beste Mathijs,

Net als jij ben ik gefascineerd door taalmodellen waarmee eenieder aan de hand van een vraag of opdracht een tekst kan genereren over elk denkbaar onderwerp in een stijl en genre naar keuze. De opkomst van deze technologie roept fundamentele vragen op over auteurschap, intentionaliteit en betekenis – vragen die raken aan de kern van mijn onderzoeksdiscipline: de moderne letterkunde. Tegelijk biedt dat vakgebied allerlei aanknopingspunten om over deze technologie na te denken. In de literatuurwetenschap wordt immers al decennia over deze kwesties nagedacht.

Je schrijft dat schrijvers ons hebben gewaarschuwd voor de gevaren van pratende machines. Dat klopt zeker, maar de literaire verbeelding heeft eveneens de weg geplaveid voor deze technologie. Zo heeft Sam Altman, de CEO van het bedrijf achter ChatGPT, meermaals verklaard dat hij zich heeft laten inspireren door Her (2013), de film van Spike Jonze waarin Theodor (Joaquin Phoenix) zijn leven deelt met de zoetgevooisde chatbot Samantha (Scarlett Johansson). Films, kunst en poëzie dragen zo bij aan de normalisering van AI. Ik zou zelfs zeggen dat ze een intrinsiek onderdeel zijn van de dynamiek tussen disruptie en banalisering die je beschrijft.

Net als jij zie ik de gevaren van antropomorfisering. De complexiteit en de gewelddadige aspecten van Large Language Models (LLM) worden aan het oog van gebruikers onttrokken door de interface die de indruk wekt dat de chatbot autonoom beslissingen neemt. Maar als letterkundige ben ik ook geïnteresseerd in de mogelijkheden van deze stijlfiguur. Blijkbaar kunnen we het niet laten om onszelf in de machine te herkennen. Is er een vorm van antropomorfisering te vinden die niet verhullend is, maar die recht doet aan de eigenheid en complexiteit van deze nieuwe technologie? Kan literatuur inzichtelijk maken hoe taalmodellen de wereld ‘waarnemen’?

Een dichter die de mogelijkheden (en beperkingen!) van LLMs op een creatieve en kritische manier verkent is Maarten van der Graaff. Zijn vierde bundel Huishoudboekje van de verborgen dingen (2025) bevat een lang gedicht dat bestaat uit een dialoog tussen de dichter en een chatbot. De dichter vraagt de kunstmatige intelligentie telkens antwoord te geven als staalproducent Tata Steel. Van der Graaff verleent via de AI een stem aan het bedrijf en legt zo een verband tussen twee vervuilende industrieën. Je zou de aanspreking in dit gedicht een apostrof kunnen noemen, een klassieke poëtische stijlfiguur waarbij een entiteit wordt aangesproken en daarmee gepersonifieerd. Door de verwijzing naar Tata Steel moest ik denken aan de relatie tussen (poëtische) aanspreking en aansprakelijkheid. Als rechtspersoon kan Tata Steel worden aangeklaagd (zoals met succes is gebeurd), maar het bedrijf heeft geen lichaam en kan dus niet worden gevangengenomen of gefolterd. De AI is even eens een lichaamloze entiteit die een bepaalde mate van menselijkheid wordt toegedicht en die kan worden aangesproken (via de chatfunctie), maar die toch onaantastbaar blijft.

Wat ik onder meer sterk vind aan het gedicht, is dat het de chatfunctie op een vervreemdende manier inzet. Je stelt dat de vervreemding bij de nieuwste modellen is weggepolijst. Maar vind je niet dat er een ander soort vervreemding voor in de plaats is gekomen? Het niet-menselijke aspect lag bij oudere taalmodellen duidelijker aan de oppervlakte. Bij de nieuwste taalmodellen is het masker méér dan vervolmaakt, het is menselijker dan menselijk. De teksten en plaatjes die uit deze modellen komen rollen zijn direct consumeerbaar en stellen een wereld voor waaruit alle frictie is verdwenen. Dat brengt een geheel eigen esthetiek met zich mee die, paradoxaal genoeg, vervreemdend is in haar sublieme banaliteit. Het internet wordt momenteel overspoeld door (talige en visuele) ‘AI-slop’, dus het zal helaas niet lang duren voordat deze esthetiek banaal is geworden – als ze dat niet al is. Het is misschien een veel te grote vraag om je voor de voeten te werpen, maar zie jij manieren waarop dichters zich kunnen verhouden tot deze nieuwe, talige realiteit? Is een verkenning als die van Van der Graaff wat jou betreft productief?

Vriendelijke groeten,
Siebe

Dag Siebe,

Enkele jaren geleden botste ik op een boek van de Brits-Italiaanse auteur Amanda Prantera, dat de lange titel Conversations with Lord Byron on Perversion, 163 Years after His Lordship’s Death draagt. De roman verscheen in 1987, lang voor er bij een breed publiek sprake was van chatbots of taalmodellen, maar is opmerkelijk vooruitziend. In het boek ontwikkelt een team onderzoekers een artificiële intelligentie op basis van alle teksten die ooit door en over Lord Byron zijn geschreven. Het programma kan de persoonlijkheid van de Engelse dichter simuleren, in de gedaante van Byron met de onderzoekers converseren, en zelfs nieuwe gedichten schrijven.

Bijzonder aan het boek is dat Prantera buitengewoon veel aandacht besteedt aan de technische details van het systeem. Dat doet ze omdat het voor haar een belangrijk plotinstrument is: kleine wijzingen in het programma resulteren in grillige veranderingen in het gedrag van de artificiële Byron, waardoor de onderzoekers gaandeweg zaken ontdekken die de levende Byron voor de wereld verborgen hield. De lezer volgt deze gebeurtenissen afwisselend vanuit het perspectief van de onderzoekers en dat van de computer. Door die vertelstrategie kan een wijziging aan de instellingen van het programma meteen worden vertaald naar de interne monoloog van de artificiële Byron, met als interessant gevolg dat het perspectief van de machine soms menselijker aandoet dan dat van de wetenschappers die de machine programmeren.

Ik denk dat Prantera hiermee een mogelijk antwoord biedt op je vraag naar hoe auteurs taalmodellen op een productieve manier kunnen antropomorfiseren. Ze laat de lezer nauwgezet zien hoe de menselijke eigenschappen van de artificiële Byron mogelijk worden gemaakt door de architectuur van het computerprogramma, zonder die menselijkheid daarmee te willen ontmaskeren. Zo vermijdt ze de mystificatie van artificiële intelligentie die wij allebei als problematisch ervaren, maar kan ze toch de gelijkenissen tussen mens en machine thematiseren en onderzoeken.

Of literatuur ook echt inzichtelijk kan maken hoe taalmodellen de wereld waarnemen, lijkt me nog een andere kwestie. Vroeg of laat kom je met het stellen van deze vraag terecht bij het essay What is it Like to Be a Bat? (1974) van de filosoof Thomas Nagel. De analoge vraag die wij ons stellen is dan: What is it like to be a Large Language Model? Net als vleermuizen hebben taalmodellen een interioriteit die nooit kan samenvallen met de onze, dus een afdoend antwoord lijkt mij niet mogelijk. Anderzijds is literatuur goed geplaatst om toch een poging te wagen en de taal zo te buigen dat een leeservaring resulteert in een vorm van speculatieve kennis. Misschien kunnen we dit soort literatuur ‘fenomenologische fictie’ noemen, naar analogie met sciencefiction? Waar sci-fi wetenschappelijke kennis extrapoleert en op de toekomst projecteert, verbeeldt phen-fi verruimde zintuigen en affecten die de richting wijzen naar buitenmenselijke belevingswerelden.

Je schrijft dat generatieve AI enkel statistische gemiddelden weergeeft, maar dat klopt volgens mij alleen als je de AI op automatische piloot laat schrijven of afbeeldingen laat genereren, om dat het systeem dan opereert binnen de lijnen van de generische ‘system prompt’ waar elke interactie (onzichtbaar voor de gebruiker) mee begint. Met enkele welgemikte eigen prompts of gesleutel aan de instellingen, stuur je meteen weg van die gemiddelden en dus ook van de banaliteit. In dat opzicht is schrijven met een taalmodel voor mij niet anders dan schrijven zonder, want ook in dat laatste geval produceer ik liever geen clichématige, rigide en kleurloze taal, of anders gezegd: slop.

Een prompt als die van Maarten van der Graaff, die het taalmodel laat larpen als een staalgigant, volstaat om de zaken interessant te maken. Ik las het gedicht op een gelijkaardige manier als jij, maar zie ook een belangrijke betekenisverschuiving op de laatste pagina’s van de bundel. Het gedicht wist de tegenstelling die de apostrof mogelijk maakt (Maarten tegenover de Tata Steel-AI) zelf uit door twijfel te zaaien over deze rolverdeling, waardoor het ook niet langer duidelijk is wie welke zinnen schreef. Eigenlijk is dit de situatie waarin we ons sinds 2022 bevinden bij het lezen van elke nieuwe tekst: we kunnen nooit met zekerheid achterhalen of een taalmodel (mede) achter een tekst zit. De vraag is of dat voor een dichter als Van der Graaff veel uitmaakt. In sommige talige situaties, zoals het scanderen van politieke leuzen of het incanteren van een toverspreuk, was de oorsprong van woorden altijd al ondergeschikt aan het effect ervan. Waar het bij dit soort taalgebruik vooral om gaat, is dat woorden worden ingezet om een wereld te scheppen waarin diezelfde woorden met terugwerkende kracht betekenisvol worden.

Misschien moeten auteurs die met artificiële intelligentie willen schrijven zich daarom de volgende vraag stellen: niet ‘hoe moet ik me tot taalmodellen verhouden?’, maar ‘hoe kan ik een context creëren waarin deze tekst betekenisvol wordt?’

Vele groeten,
Mathijs

***

Ha Mathijs,

Bedankt voor de leestip. Ik kende Amanda Prantera nog niet. Ik heb Conversations with Lord Byron… met een glimlach gelezen. Wat een knotsgek boek! Wat ik er onder meer zo grappig aan vond is dat de wetenschappers de zeer geavanceerde technologie alleen gebruiken om nieuwe informatie aan het licht te brengen over Lord Byron. Had hij een homoseksuele verhouding toen hij aan Cambridge studeerde en is die ervaring de bron geweest voor zijn beroemde gedicht ‘To Thyrza’? Die preoccupatie past bij een romantische poëzieopvatting: de dichter is een genie en de betekenis van zijn werk is gelegen in diens intenties en woelige gevoelsleven. De roman speelt een vernuftig spel met die opvatting: de hoofdstukken met persoonlijke ontboezemingen van de kunstmatige Byron suggereren dat we als lezers de waarheid te weten komen, maar die passages zijn uiterst onbetrouwbaar, aangezien de wetenschappers telkens morrelen aan de instellingen van het taalprogramma.

Conversations with Lord Byron… laat zich vergelijken met een project van de Portugese kunstenaar Davide Balula en de Amerikaanse dichter Charles Bernstein, een van de oprichters van de avant-garde-beweging L=A=N=G=U=A=G=E. Van 2018 tot 2022, dus vóór de lancering van ChatGPT, ontwikkelden zij een taalmodel dat was getraind op alle gepubliceerde gedichten, essays en brieven van Bernstein. Een selectie van door dit taalmodel geproduceerde poëzie verscheen in 2023 onder de titel Poetry Has No Future Unless It Comes to an End. De L=A=N=G=U=A=G=E-dichters staan sceptisch tegenover expressie. Zij geloven niet in de romantische poëzieopvatting dat een gedicht de uitdrukking is van een individuele emotie of ervaring. In plaats daarvan worden de discursieve krachten van taal zelf tot onderwerp gemaakt in hun gedichten. Om expressie tegen te gaan, zet de L=A=N=G=U=A=G=E-beweging in op talige procedures, toevalsprincipes en mathematische ordeningsstructuren. Het AI-experiment van Balula en Bernstein sluit bij die beginselen aan.

De poëticale principes van de L=A=N=G=U= A=G=E-dichters zijn in verband te brengen met Roland Barthes’ beroemde essay La mort de l’auteur uit 1967, waarin hij stelde dat de betekenis van een tekst niet moet worden herleid tot de intentie van de auteur. Verschillende literatuurwetenschappers hebben er al op gewezen: taalmodellen vormen hét bewijs voor zijn ideeën. LLM’s produceren teksten zonder menselijke intentie en toch zijn wij in staat om betekenis aan de woorden toe te kennen. Zoals jij helder schrijft: ‘de oorsprong van woorden is ondergeschikt aan het effect ervan’. De zienswijze van Barthes is ondertussen aardig ingeburgerd in de letterkunde. Ik ben ook altijd een pleitbezorger geweest van zijn ideeën, maar grappig genoeg heeft de opkomst van taalmodellen mijn vertrouwen in die theorie ook aan het wankelen gebracht. Het idee dat ‘de dood van de auteur’ neerkomt op ‘de geboorte van de lezer’ is volgens mij niet zonder meer houdbaar in relatie tot taalmodellen. Het klopt dat we anno 2025 niet met zekerheid kunnen zeggen wie of wat er achter een tekst zit (als iemand die tientallen papers per jaar moet nakijken, weet ik dat maar al te goed), maar erg emanciperend zou ik die situatie niet willen noemen. Er is veeleer sprake van grootschalige misleiding en verwarring.

In tijden van ChatGPT is de oorsprong van de woorden misschien wel minstens zo belangrijk als het effect ervan. Het is evenwel lastig om vat te krijgen op die oorsprong. Je zou kunnen zeggen dat het auteurschap van AI-teksten is verdeeld over het algoritme (die in handen is van grote techbedrijven), de data waarop het algoritme is getraind (en alle [menselijke] auteurs van die teksten), de klikarbeiders die het systeem van feedback hebben voorzien, de gebruiker die een prompt invoert én de lezer die betekenis aan de woorden toekent. Zoals we allebei al constateerden, wordt die complexe productieketen toegedekt door de eenduidige ‘stem’ van de chatbot.

Hoe kunnen we de verhouding tussen mens en machine in dat verband begrijpen? Je verwees in je eerste brief al even naar Hayles. In haar meest recente boek, Bacteria to AI: Human Futures with Our Nonhuman Symbionts, beschrijft ze de relatie tussen mens en taalmodellen als ‘symbiotisch’. Deze metafoor uit de biologie is productief omdat ze de intrinsieke interactie tussen mens en technologie centraal stelt. De mens heeft bovendien niet alleen een symbiotische relatie tot de technologie, maar ook tot de taal. De taal is niet slechts een instrument in de handen van de gebruiker, maar de logica werkt ook andersom: de taal spreekt door de gebruiker heen.

Vanuit dat besef zie ik, net als jij geloof ik, een belangrijke rol weggelegd voor de poëzie. Van der Graaff zet zijn experimenten met ChatGPT in om de ideologische aspecten van de (machinale) taal te onderzoeken. De dichter zoekt niet zozeer naar woorden om zijn ideeën over Tata te formuleren, hij schept een ruimte waar het talige discourse rondom Tata, bij monde van de chatbot, zelf aan het woord wordt gelaten. (Hoewel de mogelijkheid natuurlijk bestaat dat hij helemaal geen gebruik heeft gemaakt van een taalmodel, maar het tweegesprek volledig heeft verzonnen.) Van der Graaffs ChatGPT-gedicht sluit aan bij een lange poëtische traditie waarin machines worden gebruikt om menselijke expressie tegen te gaan en de taal zelf aan een onderzoek te onderwerpen: van de vroege computerexperimenten van Gerrit Krol en Greta Monach tot Flarf-gedichten die met zoekmachines tot stand zijn gekomen. Waar zit voor jou het verschil tussen de poëtische inzet van een taalmodel en die van een zoekmachine? Is dat verschil slechts gradueel of hebben we, zoals Hayles suggereert, te maken met een talig fenomeen van een compleet nieuwe orde?

Hartelijks,
Siebe

Dag Siebe,

Veel dank voor je uitgebreide antwoord. Ik zie waarom je de lijn trekt tussen het boek van Prantera en dat van Bernstein en Balula. In beide publicaties wordt een artificiële intelligentie getraind op basis van het oeuvre van een auteur, maar de achterliggende auteursopvatting is compleet verschillend: de artificiële Byron blijft het romantische genie dat zichzelf uitdrukt in zijn gedichten, terwijl de artificiële Bernstein het verband tussen auteur en expressie ter discussie stelt en doorknipt. Bernsteins AI-gedichten kunnen en mogen wel nog steeds emoties oproepen, alleen zijn dat geen uitdrukkingen van Bernsteins gevoelswereld, maar van de affectieve mogelijkheden die de taal zelf bevat.

Volgens mij klopt het dat taalmodellen, gewoon door het feit dat ze bestaan, empirisch bewijs leveren voor Barthes’ ideeën over ‘de dood van de auteur’. Ze produceren teksten zonder menselijke intentie en toch kunnen die teksten betekenisvol zijn. Het echte werk van betekenisproductie gebeurt volgens Barthes immers bij de lezer, die haar kennis van culturele codes en conventies activeert om een tekst te begrijpen. Barthes gaat dus uit van een zekere kritische vaardigheid enerzijds en een bepaalde mate van culturele transparantie anderzijds, die de lezer in staat stellen om een tekst betekenis te geven.

Het zeer herkenbare gevoel van grootschalige verwarring en misleiding vertelt mij dat die transparantie vandaag grotendeels verdwenen is. Als het niet duidelijk is of een tekst door een mens, een taalmodel of een hybride is voortgebracht, weet de lezer niet in welke mate de tekst zich verhoudt tot een gedeeld sociaal-cultureel universum of tot een statistisch aggregaat van taalpatronen (noch in hoeverre die twee overlappen). Zelfs wanneer een tekst duidelijk door een taalmodel is gegenereerd, blijft het systeem een ondoorzichtige zwarte doos: niemand begrijpt de precieze relatie tussen trainingsdata en output. Is er dan niet te weinig epistemische grond om te bepalen of een tekst wel geproduceerd is volgens de culturele codes die de lezer probeert te activeren? Van de soevereiniteit die Barthes de lezer in 1967 toeschreef, is er volgens mij in elk geval niet langer sprake.

Ik zou dus gewagen van een dubbelmoord: zowel de auteur als de lezer ligt bloedend op de grond! De auteur is niet langer een expressief subject en de lezer niet langer een soevereine producent van betekenis. Het traditionele communicatiemodel (auteur produceert betekenis, tekst bemiddelt, lezer interpreteert) is volledig ontregeld. Wat overblijft is een diffuse, decentrale tekstualiteit met enerzijds algoritmische of hybride systemen die teksten genereren, en anderzijds verwarde, geïrriteerde lezers die geen houvast meer vinden. Toch is hier voor mij geen sprake van een drama, eerder van een paradigmawissel die toont dat concepten als ‘auteur’, ‘lezer’ en ‘tekst’ hun zeggingskracht verliezen wanneer we proberen te begrijpen wat het betekent om te schrijven in een context waarin elke tekst potentieel een machinale of hybride oorsprong heeft. Wat centraal komt te staan is veeleer de taal zelf, als medium, als materiaal, als een ruimte waarin betekenis zich ontvouwt.

Ik denk dus dat we opnieuw moeten nadenken over de relatie tussen taal, taalgebruikers en betekenis, en mijn intuïtie wijst in de richting die jij ook al aangeeft, namelijk een erkenning van de relatieve autonomie van de taal en de specifieke relatie die enerzijds menselijke en anderzijds machinale taalgebruikers met haar aangaan. Wij mensen benaderen taal vanuit een belichaamde, intentionele positie, terwijl een taalmodel dat doet vanuit een cultureel diffuse en niet-intentionele positie aan de hand van een statistisch model van de relaties tussen woorden in trainingsdata. Als een auteur dan schrijft ‘met’ een taalmodel, is er dus sprake van interferentie tussen twee radicaal verschillende modi van taalgebruik. Veel van wat ik zeg, ligt al besloten in jouw lezing van het gedicht van Maarten, dat ‘een ruimte schept waar het talige discours rondom Tata, bij monde van de chatbot, zelf aan het woord wordt gelaten.’ De machinale productie van Tata-achtige taal legt patronen bloot die in onze talige cultuur zijn gecodificeerd. De taal spreekt als het ware door de machine, maar de dichter zorgt voor een context waarin dit spreken op een betekenisvolle manier begrepen kan worden.

Vele groeten,
Mathijs

***

Beste Mathijs,

Bedankt voor je verhelderende brief. Onze gedachtewisseling heeft bij mij tot het volgende inzicht geleid: we moeten taalmodellen niet zozeer begrijpen als handige dan wel disruptieve tools, maar als een intrinsiek poëtisch fenomeen. In je laatste brief stel je dat taalmodellen ‘de taal zelf’ zichtbaar maken, ‘als medium, als materiaal, als een ruimte waarin betekenis zich ontvouwt’. Dit is niet alleen een uitstekende typering van taalmodellen, maar het is ook een perfecte omschrijving van waar het (wat mij betreft althans) in poëzie om draait! Om met de dichter Jeroen Mettes te spreken: ‘Een dichter is niet iemand die rare dingen zegt – orakel, profeet, magiër, mysticus, ironicus… – maar iemand die zo groot mogelijke gemeenplaatsen componeert.’ Wat hij daarmee volgens mij bedoelde is dat het in poëzie uiteindelijk niet gaat om mooie, ontroerende of gevatte formuleringen, maar om het zichtbaar maken van (en nu leen ik opnieuw jouw woorden) ‘patronen die in onze taal zijn gecodificeerd’. Die patronen worden zichtbaar als we er ontvankelijk voor zijn. De poëzie van Van der Graaff roept die ontvankelijkheid in het leven, de interface van ChatGPT werkt in die zin eerder verhullend. Maar zowel in de poëzie als in de output van taalmodellen kunnen aspecten van de taal aan de orde komen die in niet-poëtische contexten onzichtbaar blijven. Een schijnbaar simpel, maar wat mij betreft waardevol inzicht dat in onze brieven naar voren komt is dan ook dat de poëzie (en het denken over deze kunstvorm) allerlei ingangen biedt om taalmodellen te duiden, maar ook dat taalmodellen een nieuw licht werpen op poëzie. In tijden van ChatGPT is de poëzie in ieder geval relevanter dan ooit.

Hartelijks,
Siebe