Hoe doorbreken we het stilzwijgen over generatieve AI in het kunstonderwijs?
Auteur: Danai Fuengshunut | Beeld: Unsplash UL
In het kunstonderwijs wordt volop geëxperimenteerd met generatieve AI, maar er wordt nog weinig over gepraat. Oud-illustrator en docent Danai Fuengshunut verkent hoe we samen kunnen leren kijken, praten en aarzelen.
Generatieve AI
Een paar jaar geleden liet een collega me een blog zien van een programmeur die met één korte tekstinstructie een complete huisstijl ontwierp: logo, website, posters, naamkaartjes, verpakkingen, zelfs interieurontwerpen. Alles in een paar minuten.
Wat studenten weken kost, verscheen hier in seconden.
Als oud-illustrator en docent aan de Willem de Kooning Academie vroeg ik me af: wat betekent dit voor onze praktijk? En voor het leerproces van de nieuwe generatie beeldmakers?
Ik richtte me op generatieve beeldtools zoals DALL·E en Midjourney, omdat ze direct raken aan het domein van illustratie en ontwerp. Wat gebeurt er met de betekenis van schetsen, vormgeven en verbeelden als die processen worden geautomatiseerd? En wat doet dat met het leerproces en met het gevoel van eigenaarschap?
In de twee jaar die volgden bezocht ik bijeenkomsten, conferenties en exposities over generatieve AI. Ik sprak met studenten, docenten en ontwerpers uit het werkveld. Overal voelde ik dezelfde mengeling van nieuwsgierigheid, spanning en schaamte. Nieuwsgierigheid om te onderzoeken wat er mogelijk is. Spanning over wat dit betekent voor onze rol als makers. En schaamte omdat velen het gebruik van AI liever verborgen houden.
AI op school
In gesprekken met studenten hoorde ik vaak dat AI nauwelijks voorkomt in het curriculum. Ze gebruiken de technologie vooral zelfstandig, in de fase van inspiratie en experimentatie en meestal zonder begeleiding. Een student zei: “Ik wil het niet gebruiken, maar door de tijdsdruk moet ik soms wel.” Die uitspraak laat zien hoe complex de relatie tussen Gen-AI en het leerproces kan zijn.
Tijdens een keuzevak liet een student zien hoe hij met gevonden beelden een eigen visuele stijl ontwikkelde met behulp van AI. De discussie die daarop volgde ging niet over techniek, maar over eigenaarschap. Wie had dit beeld eigenlijk gemaakt? Zulke momenten zijn waardevol. Ze openen ruimte voor reflectie, in plaats van oordeel.
Wat ik ook vaker hoorde, was dat studenten AI gebruiken, maar het verzwijgen. Docenten weten dat het gebeurt, maar benoemen het niet. Zo ontstaat een don’t ask, don’t tell-cultuur: een wederzijds stilzwijgen waarin leren en toetsen hun betekenis verliezen. Niet uit onwil, maar uit onzekerheid. We weten nog niet goed hoe we erover moeten praten.
“De aandacht ligt binnen instituten vooral op het voorkomen van fraude, en minder op de vraag hoe docenten AI betekenisvol kunnen inzetten.”
Docenten zien AI vaak als een hulpmiddel dat hun onderwijs kan verrijken, mits het zorgvuldig wordt ingezet. Daarbij benadrukken ze dat de student als maker en denker centraal moet blijven. Wat ik terug hoor, is dat docenten zich wel willen professionaliseren in AI, maar dat daar in de praktijk weinig tijd en ruimte voor wordt gemaakt. De aandacht ligt binnen instituten vooral op het voorkomen van fraude, en minder op de vraag hoe docenten AI betekenisvol kunnen inzetten. Opvallend is ook dat docenten die in hun eigen praktijk al met GenAI werken, daar zelden op worden bevraagd. Hierdoor blijft waardevolle kennis onbenut.
Auteurschap en ambacht
In het werkveld is het beeld even divers. Grotere bureaus investeren actief in AI en verwachten van jonge professionals dat ze de tools niet alleen beheersen, maar ook strategisch kunnen inzetten. Ze gebruiken AI om sneller te werken, concepten te genereren en grootschaliger te denken. In een van mijn gesprekken met stagebedrijven verwoordde een internationale ontwerpstudio dit als volgt: “We nemen soms de tijd om hier kritisch over te reflecteren, maar we kunnen niet te lang naast de trein blijven staan als we relevant willen blijven.”
Kleinere studio’s zijn soms terughoudender. Zij zien hun onderscheid juist in ambacht, tactiliteit en menselijkheid. Voor zelfstandige ontwerpers brengt AI vooral zorgen: zolang er geen duidelijke regelgeving is over het gebruik van bestaand beeld in trainingsdata, vrezen velen dat hun werk zonder toestemming wordt hergebruikt.
De praktijk ontwikkelt zich sneller dan het onderwijs kan bijhouden. Dat is niet nieuw, maar met AI wordt de kloof extra zichtbaar. Studenten leren nog vanuit een wereld van auteurschap en originaliteit, terwijl het werkveld verschuift naar collectieve, geautomatiseerde creatie.
Ook buiten het beeldende domein speelt AI een groeiende rol. Collega’s uit het muziekonderwijs beschrijven overeenkomstige ervaringen. Met behulp van AI-muzieksoftware kan nieuwe muziek in korte tijd worden gegenereerd. Dat werkt efficiënt en overtuigend, maar soms zó snel dat het ambachtelijke proces van luisteren en zoeken dreigt te verdwijnen. Een collega verwoordde het als volgt: “Het klinkt aardig, maar ik mis de omweg en de worsteling die nodig is om iets echt van jezelf te maken.”
“Voorstanders spreken vaak over de stagiair die je goed moet aansturen; critici over een gokautomaat die ons eindeloos laat klikken.”
Metaforen als spiegel
Tijdens mijn gesprekken merkte ik hoe verschillend mensen over AI spreken. Dat gebeurt opvallend vaak via metaforen. Een ontwerper noemde het een wild paard: “Je kunt ermee stoeien, maar je kunt het niet temmen.” Een onderzoeker sprak over een orgastische papegaai: een wezen dat eindeloos nieuwe verbindingen legt, maar zonder bewustzijn van wat het tot stand brengt. Voorstanders spreken vaak over de stagiair die je goed moet aansturen; critici over een gokautomaat die ons eindeloos laat klikken.
De gekozen metafoor verraadt vaak de positie van de spreker. Optimisten zien een uitbreiding van hun gereedschap; sceptici vrezen een vervlakking van betekenis. En dan is er ook nog de stille groep: degenen die vooral moe zijn van weer een technologie die hun aandacht opeist.
Wat al deze beelden gemeen hebben, is dat ze ons terugwerpen op de vraag wie we willen zijn als maker. Generatieve AI houdt ons een spiegel voor. Niet over wat deze technologie kan, maar over wat wij ermee willen doen, en wat we niet willen verliezen.
Betekenisvol praten over AI
Ik geloof niet dat we alles van AI hoeven te begrijpen om er betekenisvol over te praten. Belangrijker is dat we ruimte maken om samen te onderzoeken wat het doet met hoe we leren, creëren en beoordelen. Een gesprek over AI is zelden technisch. Het gaat over vertrouwen, nieuwsgierigheid en over de vraag wat we menselijk willen houden.
Misschien is dat de oefening van deze tijd: leren spreken in het grijze gebied tussen weten en niet-weten. Niet te snel willen duiden of concluderen, maar samen leren aarzelen.
In het kunstonderwijs betekent dat ook oefenen met openheid. Een docent mag zeggen: “Ik weet het nog niet, laten we dit samen uitproberen.” Een student mag laten zien: “Ik heb AI gebruikt, en dit is wat ik ervan heb geleerd.”
Alleen dan kunnen we betekenis geven aan een technologie die anders in stilte tussen ons in blijft staan.
Danai Fuengshunut is hoofddocent aan de Willem de Kooning Academie, waar hij lesgeeft binnen de opleiding Docent Beeldende Kunst en Vormgeving. Hij specialiseert zich in onderwijsontwikkeling, docentprofessionalisering en generatieve AI. Daarnaast is hij programmamanager Leven Lang Ontwikkelen bij Hogeschool Rotterdam.
