AI gebruiken voor research: wat de Pharaoh Archive ons leert

AI verandert de manier waarop we informatie zoeken, analyseren en presenteren. Waar traditioneel onderzoek vaak begint met tientallen losse zoekopdrachten, documenten en aantekeningen, kunnen moderne AI-tools helpen om grote hoeveelheden informatie sneller te structureren, bronnen met elkaar te vergelijken en kennishiaten zichtbaar te maken.

Maar daar zit direct een belangrijke nuance: AI is geen vervanging voor goede research. AI is een instrument om goede research sneller en systematischer uit te voeren.

Een interessant praktijkvoorbeeld is Pharaoh Archive, een digitaal encyclopedisch project waarin de geschiedenis van de heersers van het oude Egypte chronologisch wordt ontsloten. Het project laat tegelijkertijd zien wat de mogelijkheden én beperkingen zijn van AI bij kennisintensief onderzoek.

Van losse informatie naar een gestructureerde kennisbank

Stel dat je onderzoek wilt doen naar de Egyptische farao's.

Dat klinkt overzichtelijk, totdat je daadwerkelijk begint.

De geschiedenis van het oude Egypte omvat duizenden jaren, tientallen dynastieën en honderden heersers. Bovendien zijn veel dateringen onzeker, worden namen op verschillende manieren getranscribeerd en bestaat onze kennis over sommige koningen uit niet veel meer dan archeologische fragmenten, zegelafdrukken of latere koningslijsten.

Een traditionele zoekopdracht levert al snel tientallen bronnen op. AI kan vervolgens helpen om daar structuur in aan te brengen.

Bij Pharaoh Archive gebeurt dat rond een chronologische structuur van meer dan 200 Egyptische heersers en regerende huizen, van de vroegste dynastieën tot de Ptolemaeïsche periode.

Bekijk bijvoorbeeld de complete chronologie van Egyptische heersers op Pharaoh Archive.

Waar AI bij research bijzonder goed in is

AI is vooral krachtig wanneer het niet wordt gebruikt om simpelweg "het antwoord" te produceren, maar om onderdelen van het onderzoeksproces te versnellen.

1. Grote hoeveelheden bronnen structureren

Een taalmodel kan informatie uit verschillende bronnen naast elkaar zetten en ordenen op bijvoorbeeld:

• periode;
• onderwerp;
• persoon;
• gebeurtenis;
• archeologische vindplaats;
• betrouwbaarheid;
• overeenkomsten en tegenstrijdigheden.

Dat is fundamenteel anders dan een gewone zoekmachine. Een zoekmachine helpt vooral bij het vinden van documenten. AI kan vervolgens helpen bij het analyseren en structureren van die documenten.

2. Verschillende bronnen vergelijken

Een interessante toepassing ontstaat wanneer bronnen elkaar tegenspreken.

Neem Narmer, een van de vroegste Egyptische koningen. Hij wordt regelmatig in verband gebracht met de legendarische Menes, maar die identificatie is niet onomstreden.

Een slecht gebruikte AI kan van zo'n hypothese gemakkelijk een feit maken.

Een goede researchworkflow vraagt daarom niet:

"Wie was Menes?"

maar bijvoorbeeld:

"Vergelijk de archeologische en historiografische argumenten voor en tegen de identificatie van Narmer met Menes. Maak duidelijk welke conclusies breed worden gedragen en welke onzeker blijven."

Dat is een veel krachtiger manier van prompting.

3. Onzekerheid expliciet maken

Dit is misschien wel een van de belangrijkste vaardigheden bij AI-research.

Niet alle kennis heeft dezelfde betrouwbaarheid.

Bij een beroemd en relatief goed gedocumenteerd figuur als Ramesses II bestaat een enorme hoeveelheid archeologisch en tekstueel materiaal.

Bij sommige heersers uit de vroegste dynastieën is dat totaal anders.

Senedj uit de 2e dynastie is hiervan een goed voorbeeld. Zijn historische identiteit is veel moeilijker te reconstrueren. Een AI-systeem moet dergelijke onzekerheid niet gladstrijken, maar juist zichtbaar maken.

Een betrouwbare output maakt daarom onderscheid tussen:

Vastgesteld: ondersteund door sterke primaire of archeologische bronnen.

Waarschijnlijk: interpretatie waarvoor goede argumenten bestaan, maar geen volledige zekerheid.

Betwist: verschillende wetenschappelijke interpretaties bestaan naast elkaar.

Onbekend: de beschikbare bronnen laten geen verantwoorde conclusie toe.

Dat principe is niet alleen relevant voor egyptologie. Hetzelfde geldt voor bedrijfsonderzoek, financieel onderzoek, marktanalyses, juridisch onderzoek en beleidsanalyse.

AI kan hallucinerende zekerheid produceren

De grootste fout bij AI-research is aannemen dat een overtuigend geformuleerd antwoord automatisch correct is.

Dat is niet zo.

Generatieve AI genereert taal op basis van patronen. Een model kan daardoor een antwoord formuleren dat logisch, gedetailleerd en academisch klinkt, terwijl een detail onjuist is.

Daarom moet bij professionele research altijd een verificatielaag worden ingebouwd.

Een praktische regel is:

Gebruik AI om hypotheses, structuur, vergelijkingen en samenvattingen te produceren. Gebruik bronnen om feiten vast te stellen.

Dat verschil is essentieel.

Een praktische AI-researchworkflow

Een goede researchworkflow kan uit zes stappen bestaan.

Stap 1: formuleer eerst de onderzoeksvraag

Begin niet met AI, maar met de vraag die je wilt beantwoorden.

Bijvoorbeeld:

"Welke archeologische en tekstuele bronnen ondersteunen onze huidige kennis over de eerste Egyptische dynastie?"

Een duidelijke onderzoeksvraag voorkomt dat AI willekeurig informatie verzamelt.

Stap 2: verzamel betrouwbare bronnen

Gebruik waar mogelijk primaire bronnen, wetenschappelijke publicaties, universiteiten, musea en gespecialiseerde onderzoeksinstituten.

AI mag vervolgens helpen bij het verwerken van die bronnen, maar de herkomst van informatie moet traceerbaar blijven.

Stap 3: laat AI de bronnen vergelijken

Vraag niet alleen om een samenvatting.

Vraag bijvoorbeeld:

• Waar spreken de bronnen elkaar tegen?
• Welke beweringen komen in meerdere onafhankelijke bronnen terug?
• Welke conclusies zijn gebaseerd op primaire bronnen?
• Welke beweringen stammen uit veel latere teksten?
• Welke informatie kan niet voldoende worden geverifieerd?

Daar ontstaat de echte toegevoegde waarde.

Stap 4: zoek actief naar tegenbewijs

Dit is een van de krachtigste toepassingen van AI.

Vraag het model expliciet:

"Welke argumenten of bronnen zouden deze conclusie kunnen tegenspreken?"

Daarmee gebruik je AI niet als bevestigingsmachine, maar als instrument voor kritisch denken.

Stap 5: scheid feiten van interpretatie

Bij historische research is dat cruciaal.

Dat geldt bijvoorbeeld voor Hatshepsut, Akhenaten en Tutankhamun.

Van deze heersers beschikken we over veel materiaal, maar ook daar moeten archeologische feiten worden onderscheiden van moderne interpretaties over hun motieven, persoonlijkheden of politieke doelstellingen.

Stap 6: laat een mens de eindredactie en verificatie uitvoeren

De laatste stap mag niet worden overgeslagen.

Controleer:

• namen;
• jaartallen;
• citaten;
• oorspronkelijke bronnen;
• causaliteit;
• claims over personen;
• wetenschappelijke consensus;
• alternatieve interpretaties.

AI versnelt research. Menselijke beoordeling bepaalt uiteindelijk of de research verantwoord is.

Van research naar kennisproduct

Een tweede kracht van generatieve AI is dat dezelfde gevalideerde research daarna in verschillende vormen kan worden verwerkt.

Pharaoh Archive is daarvan een interessant voorbeeld.

De achterliggende informatie kan worden vertaald naar chronologieën, individuele encyclopedische profielen, visuele knowledge cards en andere educatieve vormen.

Zo kan iemand beginnen bij Khufu, ook bekend als Cheops, vervolgens de bredere dynastieke context bekijken en daarna verdergaan naar andere perioden.

Of een bezoeker begint juist bij een bekende naam zoals Cleopatra VII en ontdekt vanuit die pagina de veel langere geschiedenis van Egyptische koningshuizen die aan de Ptolemaeën voorafging.

AI wordt daarmee niet alleen een onderzoeksinstrument, maar ook een instrument voor knowledge management.

AI en visualisatie

Research wordt bovendien krachtiger wanneer complexe informatie niet alleen in tekst wordt aangeboden.

Generatieve AI kan helpen bij het ontwikkelen van:

• tijdlijnen;
• infographics;
• encyclopedische kaarten;
• schema's;
• vergelijkingen;
• kaarten en diagrammen;
• educatieve visuals.

Ook hier geldt een belangrijke regel: een fraaie visualisatie is geen bewijs dat de inhoud klopt.

Een historisch portret dat door AI wordt gegenereerd, moet bijvoorbeeld als illustratieve reconstructie worden gezien wanneer er geen betrouwbaar eigentijds portret van de persoon bestaat.

Dat onderscheid tussen documentatie en visualisatie moet altijd duidelijk blijven.

Wat bedrijven hiervan kunnen leren

Het principe achter Pharaoh Archive is eenvoudig te vertalen naar organisaties.

Vrijwel ieder bedrijf beschikt over grote hoeveelheden verspreide kennis:

• beleidsdocumenten;
• handleidingen;
• contracten;
• onderzoeksrapporten;
• klantinformatie;
• technische documentatie;
• vergaderverslagen;
• procedures;
• marktinformatie.

AI kan helpen om van die losse informatie een bruikbare kennisstructuur te maken.

De echte vraag voor organisaties is daarom steeds minder:

"Kan AI een tekst voor ons schrijven?"

Een interessantere vraag is:

"Hoe kunnen we AI gebruiken om onze bestaande kennis beter te vinden, te controleren, te verbinden en opnieuw beschikbaar te maken?"

Daar ligt een veel grotere productiviteitswinst.

AI-research vraagt om een andere vaardigheid

Goed werken met AI gaat uiteindelijk niet alleen over prompts.

Het vereist vaardigheden als:

• goede onderzoeksvragen formuleren;
• bronnen beoordelen;
• claims verifiëren;
• onzekerheid herkennen;
• tegenargumenten zoeken;
• informatie structureren;
• onderscheid maken tussen feiten en interpretaties.

Dat zijn klassieke onderzoeksvaardigheden. AI maakt ze niet overbodig. Integendeel: AI maakt ze belangrijker.

Pharaoh Archive als experiment met AI en kennis

Pharaoh Archive laat op een toegankelijke manier zien hoe een groot kennisdomein kan worden gestructureerd en vervolgens digitaal kan worden ontsloten.

Van Djoser en zijn tijd tot Khufu, Hatshepsut, Akhenaten, Tutankhamun, Ramesses II en Cleopatra: afzonderlijke personen worden onderdeel van een groter, navigeerbaar kennisnetwerk.

En juist daarin zit een belangrijke les voor organisaties.

De grootste waarde van AI ontstaat niet wanneer het zoveel mogelijk tekst produceert, maar wanneer het ons helpt kennis beter te organiseren, te onderzoeken en te begrijpen.

Wie AI op die manier inzet, gebruikt het niet als vervanger van expertise, maar als versterker ervan.

Veelgestelde vragen over AI en research

Kan ik ChatGPT of andere AI gebruiken voor wetenschappelijk onderzoek?

Ja, maar AI moet vooral worden gebruikt voor het structureren, vergelijken, samenvatten en onderzoeken van bronnen. Feitelijke claims moeten uiteindelijk worden gecontroleerd aan de hand van betrouwbare oorspronkelijke bronnen.

Hoe voorkom ik hallucinaties bij AI-research?

Geef het model betrouwbare bronnen, vraag expliciet om onderscheid te maken tussen feiten en onzekerheden en controleer belangrijke beweringen onafhankelijk. Vraag AI ook aan te geven wanneer een conclusie niet door de beschikbare bronnen wordt ondersteund.

Kan AI verschillende wetenschappelijke bronnen met elkaar vergelijken?

Ja. Dit is juist een van de interessantste toepassingen. AI kan overeenkomsten, verschillen, tegenstrijdigheden en kennishiaten identificeren, mits de relevante bronnen aan het systeem beschikbaar worden gesteld.

Is AI geschikt voor historisch onderzoek?

Ja, maar historische research vraagt extra aandacht voor bronkritiek. Primaire archeologische bronnen, latere teksten en moderne interpretaties mogen niet zonder onderscheid als gelijkwaardige bewijzen worden behandeld.

Wat is Pharaoh Archive?

Pharaoh Archive is een online chronologisch naslagwerk over de heersers van het oude Egypte, met individuele encyclopedische pagina's en visuele presentaties. Het project is te bekijken via pharaoharchive.com.

Kan een door AI gemaakte afbeelding als historische bron worden gebruikt?

Nee. Een gegenereerde afbeelding kan historische informatie visualiseren, maar is zelf geen archeologisch of historisch bewijs. Wanneer geen authentiek portret bekend is, moet een dergelijke afbeelding als illustratieve reconstructie worden behandeld.